然而，膨胀具有高能垒的多步质子耦合电子转移过程阻碍了其动力学，从而导致在目标电流密度下的高过电位。

有70%的预测点成功落在±150mWcm-2的误差容许范围内(绿色边界内的灰色区域)，姆代证明这一大数据驱动的预测模型能够有效并快速地为实验人员直接提供实验输入的可靠性能预测参考。除此之外，购持大部分迄今为止将机器学习引入材料研发的研究工作通常仅向读者展示使用少于10种机器学习算法构建的大数据模型。

基础研究包括燃料电池新型电催化剂设计与制备、卡上高性能膜电极设计与制备、卡上燃料电池电堆和系统集成、燃料电池制造技术、燃料电池长期寿命衰减机理、高性能新型化学电源以及机器学习在电化学能源中的应用等方面。因此，百张提出了标准的机器学习工作流程，百张其模块包括数据库构建，特征筛选，决策建模，回归建模和极值优化并与研究人员在AI指导下进行的实验探索构成了完整的新型材料研发循环。如图3a所示，月入决策树是最为高效与精确的模型之一，月入在高测试集分类准确率(88%)的前提下，决策树模型智能地提出了将质子交换膜厚度作为根节点，同时在后续节点中针对不同质量分数与质量活性的催化剂以及不同膜电极载量要求等各种情况下如何进行个性化优化提供了决策边界和建议。

但是，膨胀这一交叉领域的研究仍处于起步阶段，缺乏标准的研究范式将不利于未来的发展。因此，姆代使用机器学习算法优化目标任务时，应该从多种候选算法中进行建模结果比较从而选择最合适的方法。

因此，购持停留在传统的试错(trail-and-error)范式使得MEA的性能优化成本高昂且低效，该领域迫切需要引入一种革命性的新范式提升效率。

回归建模模块中，卡上多达34个不同的被广泛认可的机器学习算法被采纳并进行了算法竞赛。近期，百张针对家庭无线路由器的网络攻击，频频占据安全新闻的头条。

无论是运营商还是设备制造商，月入都使得用户忽略了路由器安全的重要性。BroadbandGenie最近委托安全机构对无线路由器进行安全调查，膨胀发现超过一半英国用户的路由器采用默认的路由器账户设置，存在被黑客攻击的风险。

在对近2000名家庭用户的调查中发现，姆代有53%的用户在家中的路由器上保持了默认的设置。别再使用相同的或者有逻辑性的数字了，购持最容易被攻击。