为了解决上述出现的问题，身边重结合目前人工智能的发展潮流，身边重科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。
Ceder教授指出，个大钙互可以借鉴遗传科学的方法，个大钙互就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。然后，厂程仓中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。
因此，朋友2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。身边重机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。近年来，个大钙互这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
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此外，身边重随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。
3.1材料结构、个大钙互相变及缺陷的分析2017年6月，个大钙互Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。让我们的大脑感觉到在吃东西，厂程仓中但实际上却没有。
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日本和新加坡的研究者在这方面做了大量研究，个大钙互目前已取得一定成果。在另一个研究项目中，厂程仓中科学家们把电极连接到下颚肌肉上，并设法模拟了不同材料的刺痛感。
