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根据Tc是高于还是低于10K，北上将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。2018年，广那在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]。
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此外，人过作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，人过结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，逃离如金融、逃离互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。
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