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根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、布局无监督学习、半监督学习以及强化学习。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，项目如金融、项目互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

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文献链接：山东实施DOI: 10.1002/anie.201912911图1 Cu(lin-Sin)MOFs多种状态的相互转换2超稳定MOF作为捕获CO2的最优选择｜Angew.在MOF的演化中对于碳的捕获，山东实施是一个持久的挑战。相关研究以2DOligosilylMetal-OrganicFrameworksasMulti-State SwitchableMaterials为题目，各地发表在Angew.上。

加快这项工作为精确控制多组分材料内部的孔隙环境和功能序列提供了合成工具。南京师范大学兰亚乾课题组设计并合成了一种稳定的OH–配位的MOF（NNU-15）作为催化剂模型，布局来模拟碱性环境下催化剂的表面状态，布局并进一步探究电催化过程中CO2的活化机制。