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Closed-loop superconducting materials discovery

npj Computational Materials 2023年第1期9卷 471-478页

作者： Elizabeth A.Pogue Alexander New Kyle McElroy Nam Q.Le Michael J.Pekala Ian McCue eddie gienger Janna Domenico Elizabeth Hedrick Tyrel M.McQueen Brandon Wilfong Christine D.Piatko Christopher R.Ratto Andrew Lennon Christine Chung Timothy Montalbano Gregory Bassen Christopher D.Stiles Research and Exploratory Development Department Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory11100 Johns Hopkins RoadLaurel 20723 MDUSA Department of Materials Science and Engineering Northwestern University2220 Campus DriveEvanston 60208 ILUSA Department of Materials Science and Engineering Johns Hopkins University3400 N.Charles StreetBaltimore 21218 MDUSA Department of Chemistry Johns Hopkins University3400 N.Charles StreetBaltimore 21218 MDUSA Institute for Quantum Matter William H.Miller III Department of Physics and AstronomyJohns Hopkins University3400 N.Charles StreetBaltimore 21218 MDUSA

Discovery of novel materials is slow but necessary for societal ***,we demonstrate a closed-loop machine learning(ML)approach to rapidly explore a large materials search space,accelerating the intentional discovery of superconducting *** experimentally validating the results of the ML-generated superconductivity predictions and feeding those data back into the ML model to refine,we demonstrate that success rates for superconductor discovery can be more than *** four closed-loop cycles,we report discovery of a superconductor in the Zr-In-Ni system,re-discovery of five superconductors unknown in the training datasets,and identification of two additional phase diagrams of interest for new superconducting *** work demonstrates the critical role experimental feedback provides in ML-driven discovery,and provides a blueprint for how to accelerate materials progress.

关键词： discovery materials loop

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