使微電子器件更快、更節能及設計出新的計算機架構的關鍵之一是發現具有可調諧電子性能的新材料。MIT的電阻率可能會表現出金屬或絕緣電子行為，而這取決於環境的性質。
盡管一些具有MIT特性的材料已經應用於電子設備中，但已知的隻有不到70種材料，另外，具有集成到新電子設備中所必需的性能的材料則更少。此外，由於各種各樣的機制，這些材料用電開關，使得獲得這類材料的一般理解非常困難。
“通過提供數據庫、在線分類器和一組新的特征，我們的工作為理解和發現這類材料開辟瞭新的途徑，”麥考密克工程學院材料與制造Morris E. Fine教授、該研究的論文研究者James Rondinelli說道，“此外，這項工作可以被其他科學傢使用並應用於其他材料類別以加速發現和理解其他類別的量子材料。”
“我們的工具和模式的關鍵元素之一是，它們面向廣泛的受眾；就像人們不需要深入瞭解搜索算法就可以瀏覽互聯網一樣，科學傢和工程師不需要瞭解機器學習就可以使用它們，”Rondinelli實驗室博士後研究員、該研究的首位合著者Alexandru Georgescu說道。
據悉，該研究小組於2021年7月6日在《Chemistry of Materials》上發表瞭相關論文--《Database, Features, and Machine Learning Model to Identify Thermally Driven Metal–Insulator Transition Compounds》。
美國西北工程大學工業工程和管理科學教授、這項研究的主要研究研究人員之一Daniel Apley指出：“這個免費的工具可以讓任何人快速獲得他們正在研究的材料是金屬、絕緣體還是金屬-絕緣體過渡化合物的概率估計。”
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