在刚刚结束的杭州第19届亚运会上，东方电中国电竞取得4金1铜的优异成绩，东方电其中《刀塔（DOTA2）》《和平精英亚运版本》《梦三国2》《王者荣耀亚运版本》项目斩获金牌，《英雄联盟》项目获得铜牌

通过广泛考察从基础线性回归(图4a中绿色菱形)到传统机器学习算法(图4a中橙色倒三角)，科技集成算法(图4a中蓝色方块)再到深度学习(图4a中红色五角星)的34种不同机器学习算法在测试集上的性能极限(这一过程通过网格化超参数优化实现，科技遍历并训练了超过20万个超参数组合)，可以发现在这一回归任务中，集成算法与深度学习的均方误差较低，相关系数更大，因此最表现最为优异。此外，元素从一些次要节点中，也可以看到决策树推荐高电化学活性面积(107.5m2 g-1)与高金属载量的催化剂(42.25wt.%)的研发。

实际上，亮相在AI领域，这种针对算法的评估和比较是长期以来用来解决问题的通用做法，例如著名的Kaggle竞赛。整个系统在优化时需要同时考虑到多个层面的物理化学过程，技创展例如表面催化，材料传输和热电耦合。b)筛选并保留前27个核心特征后的特征排序结果示意图;c)使用随机森林(RF)与XGboost进行特征筛选后的测试集预测性能表现变化柱状示意图为了减少过拟合风险同时减少计算量和模型部署成本，新成首先对记录的复杂的特征进行初步筛选清洗是必要的。

模块三：东方电决策建模图4a)34种不同机器学习算法在进行超参数网格优化后预测最大功率密度建模在测试集上的性能表现(均方误差RMSE与相关系数R2);b)最优人工神经网络预测最大功率密度在测试集上的预测性能(横坐标)与实际性能(纵坐标)的模型计算结果散点示意图作为拥有复杂参数与高成本实验的膜电极体系，东方电使用大数据直接构建数据驱动模型来预测实验输入的性能输出能够为研发者提供参考，并极大精简研发所需试错成本。同时，科技实验科学家依据AI优化提出的参数建议能够在优化复杂特征空间中的目标性能时，需要耗费的尝试次数更少，效率更高。

除此之外，元素大部分迄今为止将机器学习引入材料研发的研究工作通常仅向读者展示使用少于10种机器学习算法构建的大数据模型。

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