再其次，氢动要有绿色环保的可持续发展理念。

利用k-均值聚类算法，预测根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。氢动（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

根据Tc是高于还是低于10K，预测将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。因此，氢动复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。那么在保证模型质量的前提下，预测建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，预测目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

然而，氢动实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。为了解决这个问题，预测2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、氢动辅助多维材料表征、氢动获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

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