2、机器学习与可持续制造：现状、应用与未来发展

机器学习与可持续制造：现状、应用与未来发展

1. 机器学习简介

机器学习（ML）借助海量信息和强大的计算能力，为农业等数据密集型系统的解读、测量和理解开辟了新途径。它允许机器在无需明确编程的情况下获取知识，广泛应用于机器人、医学、气候学、生物信息学等众多科学领域。

目前，虽然生物医学研究领域已为科学数据管理和计算机工具的可重复性制定了规范原则和最佳实践，但机器学习领域仍需一套全面的指南，涵盖数据、优化策略、所得模型和评估过程等方面。

在网络安全领域，尽管安全机制不断发展，但恶意软件仍是重大威胁。恶意软件分析运用多学科技术研究恶意样本，以了解其功能和演变。机器学习可作为知识提取方法的有力支持，帮助加强安全措施，使恶意软件逃避检测变得更困难。

2. 机器学习的应用

2.1 材料科学中的机器学习

与人类相比，ML模型具有显著优势。它们采用数据驱动方法，无需深入的专业知识或创新的领域见解，就能分析大量数据。同时，ML模型还可定制，能接受原材料特征信息（如光谱和图像数据）以及常规元素状态参数作为输入。此外，ML模型在预测各种材料特性方面表现出了出色的准确性。

然而，现代ML技术虽精确，但高可预测性往往以可解释性为代价。最精确的ML模型（如深度神经网络）通常难以理解，被称为“黑箱”，这限制了其在常见科学活动中的应用。为解决这一问题，可解释人工智能（XAI）应运而生，它不仅关注概念定义，还处理解释评估。尽管部分XAI方法已用于材料ML研究，但大多数材料科学界人士对其仍了解不足。

2.2 固态材料科学中的机器学习

近年来，由于大量数据集的获取、算法的改进和计算能力的