近日，资料基因组工程钻研院张统一院士团队在推算资料领域驰名期刊《npj Computational Materials》上颁发钻研论文“Divide and conquer：Machine learning accelerated design of lead-free solder alloys with high strength and high ductility (分而治之：机械进建加快高强高韧无铅焊料合金设计)”。亿万先生MR为第一单元，资料基因组工程钻研院21级博士生魏清华、20级硕士生曹斌(已毕业)和19级硕士生元皓(已毕业)为共同第一作者，资料基因组工程钻研院张统一院士和董自强副教授为通讯作者。
实现高强度和高韧性一向是结构资料的设计指标之一，由于这两种机能通常是相互竞争的，称为强度-韧性衡量。如今，数据驱动范式与专业领域知知趣结合，成为了钻延注设计和发现同时拥有高强度和高韧性结构资料的新战术。该钻研首先提出了以抗拉强度和断裂延长率之积为一结合特点，提升该结合特点就同时提高了抗拉强度和断裂延长率；而后选取“分而治之”的战术来解决资料尝试数据的样品尺寸幼、尝试数据噪音大和设计空间巨大的问题。该钻研开发了一种新的数据预处置算法，定名为高斯过程回归树分类器(Tree-Classifier for Gaussian Process Regression，TCGPR)，从而将原始无铅锡基焊料数据集划分为三个子集，搜索空间也相应分为三个子空间，并选取三个机械进建模型别离实现对三个子空间的进建工作，从而显著提高了预测精度和模型泛化能力。
随后，利用贝叶斯全局优化，在有尝试误差和预报误差、平衡信息多区域和信息少区域的情况下，设计了下一步尝试。尝试了局与机械进建模型的预测了局十吩欹配。通过此步骤，发现了一系列拥有高强度和高韧性的无铅焊料合金，为资料信息学领域，专家知识和数据挖掘伎俩的有机结合提供了新思路。
该工作得到了国度沉点研发打算（编号：2018YFB0704400）、云南省科技沉点研发项目（编号：202002AB080001-2）、云南锡业集团、上海市集成电路与新型显示资料工程钻研中心和昭通市科技项目（编号：2023A03J0003）的赞助。
文章链接：https://doi.org/10.1038/s41524-023-01150-0
