回复技工Jack：创新机器学习方法听起来就很厉害，科技感满满
技工Jack
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据外媒报道，美国理海大学（Lehigh University）研究团队开发出突破性方法，可以识别异常晶粒生长的早期预警信号，有助于打造更坚固、更有弹性的金属和陶瓷，以用于航空航天、制造业及其他领域。相关论文发表于期刊《自然·计算材料（Nature Computational Materials）》，其中描述了一种创新机器学习方法。 该团队首次在仿真多晶材料中成功预测异常晶粒生长，这一突破有望为内燃机等高应力环境开发更强韧、更可靠的材料。该论文合著者、计算机科学与工程系副教授Brian Y. Chen表示：“我们通过仿真（simulation），不仅可以预测异常晶粒生长，而且能提前发出预警。在我们观察的案例（占86%）中，研究人员能在材料寿命周期的前20%时间段内预测特定晶粒是否会发生异变。”
