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随后开发了回归模型来预测铜基、西电铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，西电同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。东送道完得阶段性利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。
特高图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。那么在保证模型质量的前提下，压通建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，压通目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。因此，程取成果复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
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程取成果（a）逐片剥离过程示意图。图五：山西善工MoS2逐片剥离石墨-BN-石墨异质结构实验表明，与BN相比，MoS2更容易吸附石墨。
西电（a）计算得到的石墨烯-BN和石墨烯-MoS2异质结构的单位面积结合能关于层间距的函数关系。图二：东送道完得阶段性BN-石墨-MoS2的接触分离竞争测试在AFM测量中，石墨尖端与基底之间的相对晶体取向是随机的。
