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第189章 五十万美金的入场券求订阅求月票（第4页）

这次写信，实在是有个不情之请。

我们的高合金项目FeCoNiCrMn体系出现了一些困难，可能需要你那个机器学习算法的帮助。

过去三个月，我的另一位博士生蒋士全按照传统的‘试错法’，烧了整整两干炉样品!

不管是改变配比，还是调整退火温度，得到的合金要么太脆，要么抗腐蚀性不行。

你大概也知道，这个项目是拿着国家重点研发计划的钱，年底就要中期考核。如果再拿不出那个传说中的‘单相固溶体，后续的经费会受到影响。

我就想问问，当初我们讨论的那个以太铸造厂”项目，能否开始启动，为目前的高合金项目提供一些帮助?

我附上了一个FTP下载链接，是我们这两千次失败实验的所有数据XRD图谱、硬度、金相照片。虽然都是失败品，但这已经是我们全部的家底了。】

林允宁看完邮件，登录了宋胤乾给出的FTP服务器，下载了所有数据，随手打开了几张Excel表格。

密密麻麻的数据，全是一次次失败的记录。

这在普通人眼里，这就是一堆电子垃圾。

但在林允宁眼里，这简直就是一座金矿。

他的眼睛亮了起来，那种属于猎人的光芒再次浮现。

这不就是Aether进化的最佳契机吗?

之前他想做“Aether_Foundry”材料铸造厂模块，苦于没有真实的实验数据来训练模型。

现在，宋教授把这两千多次昂贵的试错数据，打包送到了他面前。

然而。

在学术层面上。

这是典型的“小样本、高维度”问题。

在几百万种可能的配方组合里，只试了两千次，数据极其稀疏。

传统的深度学习在这里根本跑不起来。

这需要一种更聪明的算法。

“主动学习ActiveLearning。”

林允宁喃喃自语。

让AI不是被动地吃数据，而是像个有经验的老师傅一样，根据已有的失败经验，主动去预测下一个“最有可能成功”或者“最能提供新知识”的配方。

这不仅能帮宋教授救命。

更重要的是，宋教授手里的那个重点研发计划，经费可是相当充足的。

如果能解决这个问题，以太动力完全可以名正言顺地签下一笔昂贵的“技术咨询服务合同”。

这不就是现成的现金流吗?

林允宁看了一眼沙发上熟睡的布兰登，又看了看屏幕上那堆杂乱无章的数据。

既然布兰登帮公司续了一口命，那接下来，就该让Aether学会自己造血了。

他转过身，新建了一个代码文件。

【Project:Aether_Foundry_ActiveLearning】

【初始化贝叶斯优化器。。。。。。】

【加载高斯过程回归模型。。。。。。】

既然有人送来了柴火，那就把这把火。

烧得更旺一点。