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在数据库中，基建根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。因此，投2庭2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，亿美元风由于原位探针的出现，亿美元风使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。谷歌供机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。基建图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

随后开发了回归模型来预测铜基、投2庭铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，投2庭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。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，亿美元风但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：谷歌供原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

然而，基建实验产生的数据量、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。这些蛋白质通过活化过渡金属铁来进行这种化学反应，投2庭为主导C-H官能化领域的贵金属催化剂提供了一种理想的替代品。

实验室进化酶功能化多种含有苄基、亿美元风烯丙基或α-氨基C-H键的底物，具有高转换率和优异的选择性。【图文导读】图1 酶促C-H官能化体系图2Haem-蛋白质催化的sp3 C-H烷基化图3 用P411-CHF进行苄基C-H烷基化图4P411酶在sp3 C-H烷基化中的应用文献链接：谷歌供Enzymaticassemblyofcarbon-carbonbondsviairon-catalysedsp3 C-Hfunctionalization（Nature,2018,DOI：谷歌供10.1038/s41586-018-0808-5）本文由材料人编辑部学术组木文韬翻译，材料牛整理编辑。

基建这样的设计从最广泛使用的生物C-H功能化转化中获得灵感：C-H氧化。利用这些酶的铁-血红素辅助因子介导sp3 C-H烷基化，投2庭表明不同的血红素蛋白可以作为非生物转化的潜在催化剂，投2庭并将促进新型酶类C-H官能化反应在化学和合成生物学中的应用。