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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），新增所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。在数据库中，电力根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。
2018年，用户易开易在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。近年来，化交这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。