基于贝叶斯算法的设计框架：加速目标材料开发

本文介绍了美国SLAC国家加速器实验室的研究团队提出的一个基于贝叶斯算法的框架，用于加速目标材料的开发。背景是现代材料发现需要搜索多维加工或合成条件，而实验速度限制了发现效率。研究目的是通过智能序列实验设计，快速搜索大型设计空间，并满足复杂或专门的实验目标。该框架通过用户定义的过滤算法自动转换为三种智能数据采集策略，绕过了特定任务采集函数设计的复杂过程。研究结果表明，该框架在二氧化钛纳米颗粒合成和磁性材料表征的数据集上比现有方法效率更高。结论是该框架为材料设计的复杂性提供了实用解决方案，并为先进材料的加速开发奠定了基础。