比如說我們選擇不同的末端去做組合，像MAPbI，CsPbI和CsPbBr等等，用於合成一些組合庫，每個庫裡它會有自己獨特的組合。
我預計我們一共能夠合成出一千多種成分，然後每個庫使用兩種不同的抗溶劑製作兩次：甲苯和氯仿。
合成後每分鐘自動進行一次光致發光光譜分析，持續一段時間，具體多長比較合適，這需要做實驗來確定。
最後利用非負矩陣分解來繪製時間和成分依賴的光電子特性。
通過對每個庫使用這個工作流，我們可以找到抗溶劑的選擇對鈣鈦礦的內在穩定性。
其實它可能會是一個動態的過程。”陳元光大致講了一下他的思路。
這思路和之前蛋白質定向誘導進化很像，但是不同的在於是先做實驗，通過化學機器人來設置固定的流程，然後用機器學習去做分析。
巴文迪聽得連連點頭，心想果然是好苗子，難怪萊維特在打電話給他的時候有怨氣：“很棒的想法，萊特，我支持你。
這得看最後的結果，如果結果不錯，那它能發natur或者scinc。
如果結果不理想，那也能發JAC或者natur的子刊。對於化學領域落後於時代的學者們來說，時下最流行的人工智能算法，他們還是會給麵子的。”
陳元光思忖，主要還是互聯網待遇太好，能把鈣鈦礦和機器學習結合起來的，要麼還沒成長起來，畢竟人工智能才火了兩年，要麼壓根不會來讀博，早就去工業界賺大錢了。
隻是因為這大錢對他來說不算什麼，所以他才有機會在這裡進修。
“教授，另外我們實驗室沒有顯卡，我需要買英偉達最新的顯卡來做計算。”陳元光提到。
巴文迪無奈道：“看來我也落伍了，買，你寫張申請單給我，我簽字之後你拿給蘇珊，讓她去采購。”
“還行，結果算不上好，也不算差，發Natur可能有點勉強，但是發一篇JAC綽綽有餘。”巴文迪盯著結果看了半天，然後說道。
陳元光說：“JAC可以了，我在做這個項目的時候，另外還搞了個項目，這個項目絕對可以發Natur。”
巴文迪震驚：“你說說看。”
陳元光：“我在GitHub上搭了一個跨屬性的深度學習框架，主要可以用來對小材料數據進行預測分析。
主要用了學院一些現成的數據去訓練這個模型，先構建了一個大的數據集，然後基於這個大的數據集去構建不同屬性的小數據集，以及他們的模型。
通過這些模型提煉出來的框架，我們可以去直接輸入物理屬性，作為它的計算和實驗數據集，最後得出它其他特性結果來。”
說白了就是圍繞鈣鈦礦的預測這一個課題，再往下挖了一層，做了一個更通用的結果出來。
本章完
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