通过核聚变(为太阳提供动力的反应类型)在地球上产生能量已被证明是一项重大挑战。这种反应所需的极端条件要求核聚变装置的壁由具有特定机械性能的材料制成，包括能够承受令人难以置信的高温以及抗冲击和耐腐蚀。奥氏体钢是一种具有晶体结构的非磁性钢，是考虑用于核聚变装置的材料之一。

在《欧洲物理杂志D》上的一篇新论文中，塞尔维亚贝尔格莱德物理研究所的IvanTraparić和MilivojeIvković探索了一种预测奥氏体钢成分的有效方法。

他们发现，激光诱导击穿光谱法(一种确定材料中元素数量的技术)与深度神经网络(一种机器学习技术)结合使用是最有效的。该技术可用于确定那些无法获得认证钢样品的人的钢样品的元素成分。

研究人员将机器学习技术与激光诱导击穿光谱相结合，以加快识别构成奥氏体钢样品的元素的过程。他们使用一种称为基尼杂质测试的标准从他们的数据集中选择最重要的数据，使他们能够最大限度地降低其复杂性。然后，他们使用这个简化的数据集来训练他们的机器学习模型，以识别钢铁样本的成分。

作者得出结论，当与激光诱导击穿光谱结合使用时，神经网络比随机森林更能预测奥氏体钢的成分，随机森林是一种采用决策树集合的机器学习技术。

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