根据国外媒体的报道，休斯顿大学最近宣布，它已经开发出一种机器学习算法，可以预测100,000多种化合物的性质，并识别出最有可能成为LED照明高效荧光粉的那些化合物。其中，一种可计算的化合物称为“硼酸钡钠”。经过研究人员合成，经过测试，发现它提供了95％的效率和出色的热稳定性。尽管由硼酸钠钡化合物产生的光太蓝而不能用于商业用途，但研究人员并没有因此而灰心。他们说，他们现在可以使用机器学习算法来查找发出有用波长的发光材料。 Jakoah Brgoch教授说：“我们的目标是开发具有高效率，出色的色彩质量和低成本的LED灯泡。”据报道，该研究项目首先从Pearson晶体结构数据库中列出了118,287种潜在的无机磷化合物。然后机器学习快速扫描这些化合物的关键属性，包括德拜温度和化学相容性。最后，该算法将上述110,000种化合物减少到2,000多种。研究人员说，通过传统方法，挑选有用的材料要花几个星期。通过机器学习算法，可以在30秒内选择大约20种有用的材料。 Brgoch教授指出，该项目提供了有力的证据，表明机器学习可以为高性能材料的开发带来巨大价值。