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燒結釹鐵硼磁體是電動汽車、風力渦輪機等核心組件。近日，中國科學院計算機網絡信息中心與中國科學院贛江創新研究院合作，構建了首個包含近2000個樣本的“工業—學術”雙域數據庫，利用高性能計算輔助的機器學習，在虛擬實驗環境中系統研究了數據選擇策略的有效性。研究團隊定量揭示了工業界注重“成本與穩定”與學術界追求“性能極限”的根本性設計差異，搭建了適用于“成分—工藝—性能”關系的智能化生產工藝持續迭代方法框架，提供了將量子核方法集成到數據高效工作流中的方法論藍圖。相關研究成果發表在npj Computational Materials 上。研究工作得到國家重點研發計劃、國家自然科學基金、中國科學院戰略性先導科技專項等的支持。論文鏈接基于主動學習和多個模型核心的數據篩選與磁體性能預測框架