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然而，人替实验产生的数据量、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。经过计算并验证发现，重前终归正轨在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

随后，当无到人2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。这就是步骤二：人替数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。为了解决上述出现的问题，重前终归正轨结合目前人工智能的发展潮流，重前终归正轨科学家发现，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。

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深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，重前终归正轨它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

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，当无到人如金融、当无到人互联网用户分析、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。人替研究成果分别获评2014年和2016年度中国十大科学进展。

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2008年被聘为美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)助理教授，人替2012年和2013年分别晋升为终身副教授和教授，2013年被聘为湖南大学特聘教授。重前终归正轨2015年获中国科学院杰出成就奖。