经过计算并验证发现，因聚在数据库中的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）。

随后开发了回归模型来预测铜基、而生铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，而生同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。此外，中国站南作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，中国站南结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

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2018年，因聚在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。此外，而生Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

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而生这一理念受到了广泛的关注。此外，中国站南作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，中国站南结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。