通过数据融合学习材料合成-工艺-结构-性能关系：贝叶斯协同区域化 N 维分段函数学习
机器学习
2024-08-21 v3 材料科学
摘要
自主材料研究实验室需要具备整合和从多样化数据流中学习的能力。对于学习材料合成-工艺-结构-性能关系而言尤其如此，这是加速材料优化与发现以及加速机理理解的关键。我们提出合成-工艺-结构-性能关系协同区域化学习器（SAGE）算法。这是一种完全贝叶斯算法，利用多模态协同区域化跨数据源合并知识，以学习合成-工艺-结构-性能关系。SAGE 输出这些关系的概率后验，包括给定数据下最可能的关系。
引用
@article{arxiv.2311.06228,
title = {Learning material synthesis-process-structure-property relationship by data fusion: Bayesian Coregionalization N-Dimensional Piecewise Function Learning},
author = {A. Gilad Kusne and Austin McDannald and Brian DeCost},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.06228},
year = {2024}
}