数据驱动机器学习是以数据为中心的一种建模方式，进行的是相关性分析，输出主要包括1）Xi与y的关联性高低；2）y观测值与y预测值关系。目前，在材料等科学领域的应用并未执行因果性分析、并未考察与y相关的X的完备性。整体上停留在黑箱阶段、处理的是“一事一议”的工具性问题

知识和数据双驱动也主要在解决数据量不足的问题、提供物理约束条件

知识与数据协同的人机混合增强科学智能架构重点放在因果性与相干性数据关系、特征数字化、量化数理模型等不仅关注工具性策略，更注重因果推理的科学理解与实践预测能力，天目慧算致力的是智能计算材料的白箱工具与AI材料物理的基座

“室温铁磁半导体是否存在？”是《科学》杂志在其125周年时公布的125个问题中的一个。作为天目慧算专有技术的验证案例，不仅肯定的回答了这个问题，还提供了新配方预测式设计的数理模型。

天目慧算科技（杭州）有限公司目前开放的工作岗位信息，虚位以待！

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