Exabyte.io Tutorial: Predict New Properties with Machine Learning

기계 학습 자습서를 사용하여 새 속성을 예측합니다 Jobs Designer 인터페이스에서 4 개의 실리콘 원자와 12 개의 게르마늄 원자로 구성된 재료를 선택하여 가져 오십시오

그런 다음 워크 플로우 탭으로 이동하여 실리콘과 게르마늄으로 구성된 전자 재료의 전자 갭을 예측하기 위해 이전에 훈련 된 머신 러닝 모델 워크 플로우를 선택하십시오 이제 '입력'계산 단위를 검사하겠습니다 훈련 된 모델에 의해 예측되는 특성은이 장치에서 틱된 대상 특성,이 경우 밴드 갭입니다 그런 다음 작업 이름을 설정하십시오 여기서는 Si4Ge12 Band Gap ML Predict라고합니다

다음으로 작업을 저장하십시오 그런 다음 실행을 위해 선택하여 계산 대기열에 제출할 수 있습니다 작업이 완료되면 열어 최종 결과를 검사하십시오 실리콘과 게르마늄의 조성에 대한 직간접적인 밴드 갭의 예측 된 값은 결과 페이지에서 찾을 수 있으며 실험 값과 잘 일치합니다 이것으로 본 튜토리얼을 마칩니다