近期，「机器人马拉松」成为热点事件，机器人技术的进步对材料应用提出了新要求，特别是材料的可靠性。
美国理海大学的研究团队提出两种机器学习方法（PAL和PAGL）来预测异常晶粒生长，能够在晶粒出现异常前的20%生命周期内进行预测，为材料设计提供了新思路。
该研究为材料科学家提供了预测材料结构未来演变的新工具，对国防、航空航天和商业应用的材料设计具有重大影响。
近期，「机器人马拉松」成为热点事件，机器人技术的进步对材料应用提出了新要求，特别是材料的可靠性。
美国理海大学的研究团队提出两种机器学习方法（PAL和PAGL）来预测异常晶粒生长，能够在晶粒出现异常前的20%生命周期内进行预测，为材料设计提供了新思路。
该研究为材料科学家提供了预测材料结构未来演变的新工具，对国防、航空航天和商业应用的材料设计具有重大影响。
