Accelerating active learning materials discovery with FAIR data and workflows: A case study for alloy melting temperatures

Active learning (AL) is a powerful sequential optimization approach that has shown great promise in the discovery of new materials. However, a major challenge remains the acquisition of the initial data and the development of workflows to generate new data at each iteration. In this study, we demons...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Computational materials science Jg. 249; S. 113640
Hauptverfasser:	Harwani, Mohnish, Verduzco, Juan C., Lee, Brian H., Strachan, Alejandro
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 05.02.2025
Schlagworte:	Active Learning FAIR data FAIR data Active Learning
ISSN:	0927-0256
Online-Zugang:	Volltext
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