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Materials Informatics: Statistical Modeling in Material Science

机译：材料信息学：材料科学中的统计建模

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Material informatics is engaged with the application of informatic principles to materials science in order to assist in the discovery and development of new materials. Central to the field is the application of data mining techniques and in particular machine learning approaches, often referred to as Quantitative Structure Activity Relationship (QSAR) modeling, to derive predictive models for a variety of materials-related activities. Such models can accelerate the development of new materials with favorable properties and provide insight into the factors governing these properties. Here we provide a comparison between medicinal chemistry/drug design and materials-related QSAR modeling and highlight the importance of developing new, materials-specific descriptors. We survey some of the most recent QSAR models developed in materials science with focus on energetic materials and on solar cells. Finally we present new examples of material-informatic analyses of solar cells libraries produced from metal oxides using combinatorial material synthesis. Different analyses lead to interesting physical insights as well as to the design of new cells with potentially improved photovoltaic parameters.
机译：材料信息学致力于将信息学原理应用于材料科学，以协助发现和开发新材料。该领域的中心是数据挖掘技术的应用，尤其是机器学习方法（通常称为定量结构活动关系（QSAR）建模）的应用，以推导各种材料相关活动的预测模型。这样的模型可以加快具有良好性能的新材料的开发，并提供有关控制这些性能的因素的见解。在这里，我们提供了药物化学/药物设计与材料相关的QSAR建模之间的比较，并强调了开发新的，材料特定的描述符的重要性。我们调查了材料科学领域开发的一些最新QSAR模型，重点是高能材料和太阳能电池。最后，我们提供了使用组合材料合成方法对金属氧化物生产的太阳能电池库进行材料信息分析的新示例。不同的分析导致有趣的物理见解以及具有可能改善的光伏参数的新电池的设计。

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