对于未来的空间任务，欧阳NASA对新型太阳能技术的主要目标为：1）一般需求：提高电池效率，降低成本，减轻重量，提高辐射耐受性。
2018年，昌裕在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]。电力低碳机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
为了解决这个问题，绿色路径力转2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。然后，转型采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。然后，和电为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。
此外，型风险目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：欧阳原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
基于此，昌裕本文对机器学习进行简单的介绍，昌裕并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。
首先，电力低碳根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。这项工作展示了设计双极膜的策略，绿色路径力转并阐述了其在盐度梯度发电系统中的优越性。
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