Materials research studies are dealing with a large number of images, which can now be facilitated via image-based machine learning techniques. In this article, we review recent progress of machine learning-driven image recognition and analysis for the materials and chemical domains. First, the image-based machine learning that facilitates the property prediction of chemicals or materials is discussed. Second, the analysis of nanoscale images including those from a scanning electron microscope and a transmission electron microscope is discussed, which is followed by the discussion about the identification of molecular structures via image recognition. Subsequently, the image-based machine learning works to identify and classify various practical materials such as metal, ceramics, and polymers are provided, and the image recognition for a range of real-scenario device applications such as solar cells is provided in detail. Finally, suggestions and future outlook for image-based machine learning for classification and prediction tasks in the materials and chemical science are presented. This article highlights the importance of the integration of the image-based machine learning method into materials and chemical science and calls for a large-scale deployment of image-based machine learning methods for prediction and classification of images in materials and chemical science.

1.
M.
Ge
,
F.
Su
,
Z.
Zhao
, and
D.
Su
,
Mater. Today Nano
11
,
100087
(
2020
).
2.
W.
Li
,
R.
Jacobs
, and
D.
Morgan
,
Comput. Mater. Sci.
150
,
454
(
2018
).
3.
A.
Ziletti
,
D.
Kumar
,
M.
Scheffler
, and
L. M.
Ghiringhelli
,
Nat. Commun.
9
,
2775
(
2018
).
4.
S. H. M.
Mehr
,
M.
Craven
,
A. I.
Leonov
,
G.
Keenan
, and
L.
Cronin
,
Science
370
,
101
(
2020
).
5.
J.
Mavračić
,
C. J.
Court
,
T.
Isazawa
,
S. R.
Elliott
, and
J. M.
Cole
,
J. Chem.: Inf. Model.
61
,
4280
(
2021
).
6.
P.
Shetty
and
R.
Ramprasad
,
IScience
24
,
101922
(
2021
).
7.
S.
Huang
and
J. M.
Cole
,
Sci. Data
7
,
260
(
2020
).
8.
H.
Öztürk
,
A.
Özgür
,
P.
Schwaller
,
T.
Laino
, and
E.
Ozkirimli
,
Drug Discovery Today
25
,
689
(
2020
).
9.
L.
Zhang
and
M.
He
,
J. Appl. Phys.
131
,
064902
(
2022
).
10.
L.
Zhang
and
M.
He
,
J. Phys.: Condens. Matter
34
,
095902
(
2022
).
11.
L.
Wilbraham
,
S. H. M.
Mehr
, and
L.
Cronin
,
Acc. Chem. Res.
54
,
253
(
2021
).
12.
Z.
Jensen
,
E.
Kim
,
S.
Kwon
,
T. Z. H.
Gani
,
Y.
Román-Leshkov
,
M.
Moliner
,
A.
Corma
, and
E.
Olivetti
,
ACS Cent. Sci.
5
,
892
(
2019
).
13.
V.
Tshitoyan
,
J.
Dagdelen
,
L.
Weston
,
A.
Dunn
,
Z.
Rong
,
O.
Kononova
,
K. A.
Persson
,
G.
Ceder
, and
A.
Jain
,
Nature
571
,
95
(
2019
).
14.
E. A.
Olivetti
,
J. M.
Cole
,
E.
Kim
,
O.
Kononova
,
G.
Ceder
,
T. Y.-J.
Han
, and
A. M.
Hiszpanski
,
Appl. Phys. Rev.
7
,
041317
(
2020
).
15.
T.
He
,
W.
Sun
,
H.
Huo
,
O.
Kononova
,
Z.
Rong
,
V.
Tshitoyan
,
T.
Botari
, and
G.
Ceder
,
Chem. Mater.
32
,
7861
(
2020
).
16.
H.
Huo
,
Z.
Rong
,
O.
Kononova
,
W.
Sun
,
T.
Botari
,
T.
He
,
V.
Tshitoyan
, and
G.
Ceder
,
Npj Comput. Mater.
5
,
62
(
2019
).
17.
C. M.
Parish
and
P. D.
Edmondson
,
Mater. Des.
179
,
107868
(
2019
).
18.
R. K.
Vasudevan
,
K.
Choudhary
,
A.
Mehta
,
R.
Smith
,
G.
Kusne
,
F.
Tavazza
,
L.
Vlcek
,
M.
Ziatdinov
,
S. V.
Kalinin
, and
J.
Hattrick-Simpers
,
MRS Commun.
9
,
821
(
2019
).
19.
S. R.
Provence
,
S.
Thapa
,
R.
Paudel
,
T. K.
Truttmann
,
A.
Prakash
,
B.
Jalan
, and
R. B.
Comes
,
Phys. Rev. Mater.
4
,
083807
(
2020
).
20.
M.
Rashidi
,
J.
Croshaw
,
K.
Mastel
,
M.
Tamura
,
H.
Hosseinzadeh
, and
R. A.
Wolkow
,
Mach. Learn.: Sci. Technol.
1
,
025001
(
2020
).
21.
M.
Umehara
,
H. S.
Stein
,
D.
Guevarra
,
P. F.
Newhouse
,
D. A.
Boyd
, and
J. M.
Gregoire
,
Npj Comput. Mater.
5
,
34
(
2019
).
22.
X.
Wang
and
Z.
Yang
,
IOP Conf.: Ser. Mater. Sci. Eng.
782
,
042062
(
2020
).
23.
K.
He
,
X.
Zhang
,
S.
Ren
, and
J.
Sun
, arXiv:1512.03385 (
2015
).
24.
O.
Ronneberger
,
P.
Fischer
, and
T.
Brox
, arXiv:1505.04597 (
2015
).
25.
A.
Bansal
,
X.
Chen
,
B.
Russell
,
A.
Gupta
, and
D.
Ramanan
, arXiv:1702.06506 (
2016
).
26.
M. Z.
Alom
,
T. M.
Taha
,
C.
Yakopcic
,
S.
Westberg
,
P.
Sidike
,
M. S.
Nasrin
,
B. C.
Van Esesn
,
A. A. S.
Awwal
, and
V. K.
Asari
, arXiv:1803.01164 (
2018
).
27.
G.
Roberts
,
S. Y.
Haile
,
R.
Sainju
,
D. J.
Edwards
,
B.
Hutchinson
, and
Y.
Zhu
,
Sci. Rep.
9
,
12744
(
2019
).
28.
D. P.
Kingma
and
M.
Welling
, arXiv:1312.6114 (
2013
).
29.
C.
Szegedy
,
V.
Vanhoucke
,
S.
Ioffe
,
J.
Shlens
, and
Z.
Wojna
, in
2016 IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit
. (IEEE, 2016), pp. 2818–2826.
30.
F.
Iandola
,
M.
Moskewicz
,
S.
Karayev
,
R.
Girshick
,
T.
Darrell
, and
K.
Keutzer
, arXiv:1404.1869 (
2014
).
31.
M.
Abadi
,
P.
Barham
,
J.
Chen
,
Z.
Chen
,
A.
Davis
,
J.
Dean
,
M.
Devin
,
S.
Ghemawat
,
G.
Irving
,
M.
Isard
,
M.
Kudlur
,
J.
Levenberg
,
R.
Monga
,
S.
Moore
,
D. G.
Murray
,
B.
Steiner
,
P.
Tucker
,
V.
Vasudevan
,
P.
Warden
,
M.
Wicke
,
Y.
Yu
, and
X.
Zheng
, in
OSDI;16 Proceedings 12th USENIX Conference on Operating Sysems Design Implement
(USENIX Association,
2016
), pp.
265
283
.
32.
A.
Gulli
and
S.
Pal
,
Deep Learning with Keras
(
Packt Publishing Ltd
,
2017
).
33.
A.
Paszke
,
S.
Gross
,
F.
Massa
,
A.
Lerer
,
J.
Bradbury
,
G.
Chanan
,
T.
Killeen
,
Z.
Lin
,
N.
Gimelshein
,
L.
Antiga
,
A.
Desmaison
,
A.
Kopf
,
E.
Yang
,
Z.
DeVito
,
M.
Raison
,
A.
Tejani
,
S.
Chilamkurthy
,
B.
Steiner
,
L.
Fang
,
J.
Bai
, and
S.
Chintala
, in
Advances in Neural Information Processing Systems 32
(
Curran Associates, Inc.
,
2019
), pp.
8024
8035
.
34.
M. V.
Han
,
G. W. C.
Thomas
,
J.
Lugo-Martinez
, and
M. W.
Hahn
,
Mol. Biol. Evol.
30
,
1987
(
2013
).
35.
The Theano Development Team,
R.
Al-Rfou
,
G.
Alain
,
A.
Almahairi
,
C.
Angermueller
,
D.
Bahdanau
,
N.
Ballas
,
F.
Bastien
,
J.
Bayer
,
A.
Belikov
,
A.
Belopolsky
,
Y.
Bengio
,
A.
Bergeron
,
J.
Bergstra
,
V.
Bisson
,
J. B.
Snyder
,
N.
Bouchard
,
N.
Boulanger-Lewandowski
,
X.
Bouthillier
,
A.
de Brébisson
,
O.
Breuleux
,
P.-L.
Carrier
,
K.
Cho
,
J.
Chorowski
,
P.
Christiano
,
T.
Cooijmans
,
M.-A.
Côté
,
M.
Côté
,
A.
Courville
,
Y. N.
Dauphin
,
O.
Delalleau
,
J.
Demouth
,
G.
Desjardins
,
S.
Dieleman
,
L.
Dinh
,
M.
Ducoffe
,
V.
Dumoulin
,
S. E.
Kahou
,
D.
Erhan
,
Z.
Fan
,
O.
Firat
,
M.
Germain
,
X.
Glorot
,
I.
Goodfellow
,
M.
Graham
,
C.
Gulcehre
,
P.
Hamel
,
I.
Harlouchet
,
J.-P.
Heng
,
B.
Hidasi
,
S.
Honari
,
A.
Jain
,
S.
Jean
,
K.
Jia
,
M.
Korobov
,
V.
Kulkarni
,
A.
Lamb
,
P.
Lamblin
,
E.
Larsen
,
C.
Laurent
,
S.
Lee
,
S.
Lefrancois
,
S.
Lemieux
,
N.
Léonard
,
Z.
Lin
,
J. A.
Livezey
,
C.
Lorenz
,
J.
Lowin
,
Q.
Ma
,
P.-A.
Manzagol
,
O.
Mastropietro
,
R. T.
McGibbon
,
R.
Memisevic
,
B.
van Merriënboer
,
V.
Michalski
,
M.
Mirza
,
A.
Orlandi
,
C.
Pal
,
R.
Pascanu
,
M.
Pezeshki
,
C.
Raffel
,
D.
Renshaw
,
M.
Rocklin
,
A.
Romero
,
M.
Roth
,
P.
Sadowski
,
J.
Salvatier
,
F.
Savard
,
J.
Schlüter
,
J.
Schulman
,
G.
Schwartz
,
I. V.
Serban
,
D.
Serdyuk
,
S.
Shabanian
,
É.
Simon
,
S.
Spieckermann
,
S. R.
Subramanyam
,
J.
Sygnowski
,
J.
Tanguay
,
G.
van Tulder
,
J.
Turian
,
S.
Urban
,
P.
Vincent
,
F.
Visin
,
H.
de Vries
,
D.
Warde-Farley
,
D. J.
Webb
,
M.
Willson
,
K.
Xu
,
L.
Xue
,
L.
Yao
,
S.
Zhang
, and
Y.
Zhang
, arXiv:1605.02688 (
2016
).
36.
T.
Chen
,
M.
Li
,
Y.
Li
,
M.
Lin
,
N.
Wang
,
M.
Wang
,
T.
Xiao
,
B.
Xu
,
C.
Zhang
, and
Z.
Zhang
, arXiv:1512.01274 (
2015
).
37.
F.
Seide
and
A.
Agarwal
, in
Proceedings 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
(
ACM
,
New York
,
2016
), p.
2135
.
38.
See http://Deeplearning4j.Org for “Eclipse Deeplearning4j Development Team. Deeplearning4j: Open-Source Distributed Deep Learning for the JVM, Apache Software Foundation License 2.0” (2016).
39.
S.
Tokui
,
R.
Okuta
,
T.
Akiba
,
Y.
Niitani
,
T.
Ogawa
,
S.
Saito
,
S.
Suzuki
,
K.
Uenishi
,
B.
Vogel
, and
H. Y.
Vincent
, arXiv:1908.00213 (
2019
).
40.
J.
Howard
and
S.
Gugger
, arXiv:2002.04688 (
2020
).
41.
Z.-H.
Zhou
,
Machine Learning
(
Springer
,
Singapore
,
2021
), pp.
129
145
.
42.
S.
Ye
,
K.
Zhong
,
J.
Zhang
,
W.
Hu
,
J. D.
Hirst
,
G.
Zhang
,
S.
Mukamel
, and
J.
Jiang
,
J. Am. Chem. Soc.
142
,
19071
(
2020
).
43.
V.
Peano
,
F.
Sapper
, and
F.
Marquardt
,
Phys. Rev. X
11
,
021052
(
2021
).
44.
F.-H.
Tseng
and
F.-Y.
Kao
,
Bio-Inspired Information and Communication Technologies
(
Springer
,
2020
), pp.
189
198
.
45.
J.
Nagi
,
F.
Ducatelle
,
G. A.
Di Caro
,
D.
Ciresan
,
U.
Meier
,
A.
Giusti
,
F.
Nagi
,
J.
Schmidhuber
, and
L. M.
Gambardella
, in
2011 IEEE International Conference on Signal Image Processing Applications
(
IEEE
,
2011
), pp.
342
347
.
46.
L.
Liu
,
C.
Shen
, and
A.
van den Hengel
, in
2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
(
IEEE
,
2015
), pp.
4749
4757
.
47.
M.
Koziarski
and
B.
Cyganek
,
Int. J. Appl. Math. Comput. Sci.
28
,
735
(
2018
).
48.
Y.
Yu
,
X.
Tan
,
S.
Ning
, and
Y.
Wu
,
ACS Energy Lett.
4
,
397
(
2019
).
49.
E.
Ghafari
,
M.
Bandarabadi
,
H.
Costa
, and
E.
Júlio
,
J. Mater. Civ. Eng.
27
,
04015017
(
2015
).
50.
D. E. P.
Vanpoucke
,
O. S. J.
van Knippenberg
,
K.
Hermans
,
K. V.
Bernaerts
, and
S.
Mehrkanoon
,
J. Appl. Phys.
128
,
054901
(
2020
).
51.
L.
Sharan
,
C.
Liu
,
R.
Rosenholtz
, and
E. H.
Adelson
,
Int. J. Comput. Vision
103
,
348
(
2013
).
52.
G.
Schwartz
and
K.
Nishino
,
IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.
42
,
1981
(
2020
).
53.
K. T.
Mukaddem
,
E. J.
Beard
,
B.
Yildirim
, and
J. M.
Cole
,
J. Chem. Inf. Model.
60
,
2492
(
2020
).
54.
K.
Ghosh
,
A.
Stuke
,
M.
Todorović
,
P. B.
Jørgensen
,
M. N.
Schmidt
,
A.
Vehtari
, and
P.
Rinke
,
Adv. Sci.
6
, 1970053 (
2019
).
55.
E.
Tsymbalov
,
Z.
Shi
,
M.
Dao
,
S.
Suresh
,
J.
Li
, and
A.
Shapeev
,
Npj Comput. Mater.
7
,
76
(
2021
).
56.
J. M.
Ede
,
Mach. Learn. Sci. Technol.
2
,
011004
(
2021
).
57.
J. S.
Dramsch
,
F.
Amour
, and
M.
Lüthje
, in
Proceedings of the First EAGE/PESGB Workshop Machine Learning
(European Association of Geoscientists and Engineers, 2018), Vol. 2018, p. 1–3.
58.
S.
Somnath
,
C. R.
Smith
,
S. V.
Kalinin
,
M.
Chi
,
A.
Borisevich
,
N.
Cross
,
G.
Duscher
, and
S.
Jesse
,
Adv. Struct. Chem. Imaging
4
,
3
(
2018
).
59.
R.
Aversa
,
P.
Coronica
,
C.
De Nobili
, and
S.
Cozzini
,
Data Intell.
2
,
513
(
2020
).
60.
61.
M.
Ziatdinov
,
A.
Maksov
, and
S. V.
Kalinin
,
Mater. Discov. Design
280, 103 (2018).
62.
K. A.
Brown
,
S.
Brittman
,
N.
Maccaferri
,
D.
Jariwala
, and
U.
Celano
,
Nano Lett.
20
,
2
(
2020
).
63.
J.
Chen
,
S. M.
Andler
,
J. M.
Goddard
,
S. R.
Nugen
, and
V. M.
Rotello
,
Chem. Soc. Rev.
46
,
1272
(
2017
).
64.
R.
Aversa
,
M. H.
Modarres
,
S.
Cozzini
,
R.
Ciancio
, and
A.
Chiusole
,
Sci. Data
5
,
180172
(
2018
).
65.
M. H.
Modarres
,
R.
Aversa
,
S.
Cozzini
,
R.
Ciancio
,
A.
Leto
, and
G. P.
Brandino
,
Sci. Rep.
7
,
13282
(
2017
).
66.
P.
Muthu
and
S. P.
Angeline Kirubha
,
J. Ambient Intell. Humaniz. Comput.
12, 7309 (
2020
).
67.
W.
Li
,
K. G.
Field
, and
D.
Morgan
,
Npj Comput. Mater.
4
,
36
(
2018
).
68.
H.
Kim
,
J.
Han
, and
T. Y.-J.
Han
,
Nanoscale
12
,
19461
(
2020
).
69.
P. M.
Voyles
,
Curr. Opin. Solid State Mater. Sci.
21
,
141
(
2017
).
70.
Z.
Yang
,
Y. C.
Yabansu
,
R.
Al-Bahrani
,
W.
Liao
,
A. N.
Choudhary
,
S. R.
Kalidindi
, and
A.
Agrawal
,
Comput. Mater. Sci.
151
,
278
(
2018
).
71.
D. S.
Bulgarevich
,
S.
Tsukamoto
,
T.
Kasuya
,
M.
Demura
, and
M.
Watanabe
,
Sci. Rep.
8
,
2078
(
2018
).
72.
H.
Wang
and
C.
Li
,
J. Visual Commun. Image Represent.
64
,
102608
(
2019
).
73.
I.
McCue
,
J.
Stuckner
,
M.
Murayama
, and
M. J.
Demkowicz
,
Sci. Rep.
8
,
6761
(
2018
).
74.
A.
Chowdhury
,
E.
Kautz
,
B.
Yener
, and
D.
Lewis
,
Comput. Mater. Sci.
123
,
176
(
2016
).
75.
R. P.
Xian
,
Y.
Acremann
,
S. Y.
Agustsson
,
M.
Dendzik
,
K.
Bühlmann
,
D.
Curcio
,
D.
Kutnyakhov
,
F.
Pressacco
,
M.
Heber
,
S.
Dong
,
T.
Pincelli
,
J.
Demsar
,
W.
Wurth
,
P.
Hofmann
,
M.
Wolf
,
M.
Scheidgen
,
L.
Rettig
, and
R.
Ernstorfer
,
Sci Data
7, 442 (
2020
).
76.
C. M.
Valensise
,
A.
Giuseppi
,
F.
Vernuccio
,
A.
De la Cadena
,
G.
Cerullo
, and
D.
Polli
,
APL Photonics
5
,
061305
(
2020
).
77.
J. C.
Agar
,
Y.
Cao
,
B.
Naul
,
S.
Pandya
,
S.
van der Walt
,
A. I.
Luo
,
J. T.
Maher
,
N.
Balke
,
S.
Jesse
,
S. V.
Kalinin
,
R. K.
Vasudevan
, and
L. W.
Martin
,
Adv. Mater.
30
,
1800701
(
2018
).
78.
A. G.
Okunev
,
M. Y.
Mashukov
,
A. V.
Nartova
, and
A. V.
Matveev
,
Nanomaterials
10
,
1285
(
2020
).
79.
G. D.
Förster
,
A.
Castan
,
A.
Loiseau
,
J.
Nelayah
,
D.
Alloyeau
,
F.
Fossard
,
C.
Bichara
, and
H.
Amara
,
Carbon N.Y.
169
,
465
(
2020
).
80.
L.
Yao
,
Z.
Ou
,
B.
Luo
,
C.
Xu
, and
Q.
Chen
,
ACS Cent. Sci.
6, 1421 (
2020
).
81.
S.
Muto
and
M.
Shiga
,
Microscopy
69
,
110
(
2020
).
82.
J.
Dan
,
X.
Zhao
, and
S. J.
Pennycook
,
InfoMat
1
,
359
(
2019
).
83.
S.
Cacovich
,
F.
Matteocci
,
M.
Abdi-Jalebi
,
S. D.
Stranks
,
A.
Di Carlo
,
C.
Ducati
, and
G.
Divitini
,
ACS Appl. Energy Mater.
1
,
7174
(
2018
).
84.
S.
Jesse
,
M.
Chi
,
A.
Belianinov
,
C.
Beekman
,
S. V.
Kalinin
,
A. Y.
Borisevich
, and
A. R.
Lupini
,
Sci. Rep.
6
,
26348
(
2016
).
85.
S. V.
Kalinin
,
E.
Strelcov
,
A.
Belianinov
,
S.
Somnath
,
R. K.
Vasudevan
,
E. J.
Lingerfelt
,
R. K.
Archibald
,
C.
Chen
,
R.
Proksch
,
N.
Laanait
, and
S.
Jesse
,
ACS Nano
10
,
9068
(
2016
).
86.
B.
Alldritt
,
P.
Hapala
,
N.
Oinonen
,
F.
Urtev
,
O.
Krejci
,
F. F.
Canova
,
J.
Kannala
,
F.
Schulz
,
P.
Liljeroth
, and
A. S.
Foster
,
Sci. Adv.
6
,
eaay6913
(
2020
).
87.
A.
Krull
,
P.
Hirsch
,
C.
Rother
,
A.
Schiffrin
, and
C.
Krull
,
Commun. Phys.
3
,
54
(
2020
).
88.
J. M.
Howard
,
E. M.
Tennyson
,
B. R. A.
Neves
, and
M. S.
Leite
,
Joule
3
,
325
(
2019
).
89.
J.
Hu
,
D.
Yan
,
Y.
Shi
,
L.
Huang
, and
D.
Li
,
Acta Photonica Sin.
49
,
410006
(
2020
).
90.
J. M.
Howard
,
R.
Lahoti
, and
M. S.
Leite
,
Adv. Energy Mater.
10
,
1903161
(
2019
).
91.
Q.
Li
,
S.
Jesse
,
A.
Tselev
,
L.
Collins
,
P.
Yu
,
I.
Kravchenko
,
S. V.
Kalinin
, and
N.
Balke
,
ACS Nano
9
,
1848
(
2015
).
92.
T.
Ando
,
S. P.
Bhamidimarri
,
N.
Brending
,
H.
Colin-York
,
L.
Collinson
,
N.
De Jonge
,
P. J.
de Pablo
,
E.
Debroye
,
C.
Eggeling
,
C.
Franck
,
M.
Fritzsche
,
H.
Gerritsen
,
B. N. G.
Giepmans
,
K.
Grunewald
,
J.
Hofkens
,
J. P.
Hoogenboom
,
K. P. F.
Janssen
,
R.
Kaufmann
,
J.
Klumperman
,
N.
Kurniawan
,
J.
Kusch
,
N.
Liv
,
V.
Parekh
,
D. B.
Peckys
,
F.
Rehfeldt
,
D. C.
Reutens
,
M. B. J.
Roeffaers
,
T.
Salditt
,
I. A. T.
Schaap
,
U. S.
Schwarz
,
P.
Verkade
,
M. W.
Vogel
,
R.
Wagner
,
M.
Winterhalter
,
H.
Yuan
, and
G.
Zifarelli
,
J. Phys. D: Appl. Phys.
51
,
443001
(
2018
).
93.
N.
Laanait
,
Q.
He
, and
A. Y.
Borisevich
,
Microsc. Microanal.
24, 530 (
2018
).
94.
B.
Han
,
Y.
Lin
,
Y.
Yang
,
N.
Mao
,
W.
Li
,
H.
Wang
,
K.
Yasuda
,
X.
Wang
,
V.
Fatemi
,
L.
Zhou
,
J. I. J.
Wang
,
Q.
Ma
,
Y.
Cao
,
D.
Rodan-Legrain
,
Y.
Bie
,
E.
Navarro-Moratalla
,
D.
Klein
,
D.
MacNeill
,
S.
Wu
,
H.
Kitadai
,
X.
Ling
,
P.
Jarillo-Herrero
,
J.
Kong
,
J.
Yin
, and
T.
Palacios
,
Adv. Mater.
32
,
2000953
(
2020
).
95.
S.
Chakraborty
,
W.
Xie
,
N.
Mathews
,
M.
Sherburne
,
R.
Ahuja
,
M.
Asta
, and
S. G.
Mhaisalkar
,
ACS Energy Lett.
2
,
837
(
2017
).
96.
S. K.
Suram
,
Y.
Xue
,
J.
Bai
,
R.
Le Bras
,
B.
Rappazzo
,
R.
Bernstein
,
J.
Bjorck
,
L.
Zhou
,
R. B.
van Dover
,
C. P.
Gomes
, and
J. M.
Gregoire
,
ACS Comb. Sci.
19
,
37
(
2017
).
97.
J. A.
Aguiar
,
M. L.
Gong
, and
T.
Tasdizen
,
Comput. Mater. Sci.
173
,
109409
(
2020
).
98.
Y.
Wei
,
H.
Chen
,
H.
Wang
,
D.
Wei
,
Y.
Wu
, and
K.
Fan
, in
2019 IEEE International Conference on Manipulation, Manufacturing and Measurement on the Nanoscale
(
IEEE
,
2019
), pp.
189
192
.
99.
T. J.
Jacobsson
,
A.
Hultqvist
,
A.
García-Fernández
,
A.
Anand
,
A.
Al-Ashouri
,
A.
Hagfeldt
,
A.
Crovetto
,
A.
Abate
,
A. G.
Ricciardulli
,
A.
Vijayan
,
A.
Kulkarni
,
A. Y.
Anderson
,
B. P.
Darwich
,
B.
Yang
,
B. L.
Coles
,
C. A. R.
Perini
,
C.
Rehermann
,
D.
Ramirez
,
D.
Fairen-Jimenez
,
D.
Di Girolamo
,
D.
Jia
,
E.
Avila
,
E. J.
Juarez-Perez
,
F.
Baumann
,
F.
Mathies
,
G. S. A.
González
,
G.
Boschloo
,
G.
Nasti
,
G.
Paramasivam
,
G.
Martínez-Denegri
,
H.
Näsström
,
H.
Michaels
,
H.
Köbler
,
H.
Wu
,
I.
Benesperi
,
M. I.
Dar
,
I.
Bayrak Pehlivan
,
I. E.
Gould
,
J. N.
Vagott
,
J.
Dagar
,
J.
Kettle
,
J.
Yang
,
J.
Li
,
J. A.
Smith
,
J.
Pascual
,
J. J.
Jerónimo-Rendón
,
J. F.
Montoya
,
J.-P.
Correa-Baena
,
J.
Qiu
,
J.
Wang
,
K.
Sveinbjörnsson
,
K.
Hirselandt
,
K.
Dey
,
K.
Frohna
,
L.
Mathies
,
L. A.
Castriotta
,
M. H.
Aldamasy
,
M.
Vasquez-Montoya
,
M. A.
Ruiz-Preciado
,
M. A.
Flatken
,
M. V.
Khenkin
,
M.
Grischek
,
M.
Kedia
,
M.
Saliba
,
M.
Anaya
,
M.
Veldhoen
,
N.
Arora
,
O.
Shargaieva
,
O.
Maus
,
O. S.
Game
,
O.
Yudilevich
,
P.
Fassl
,
Q.
Zhou
,
R.
Betancur
,
R.
Munir
,
R.
Patidar
,
S. D.
Stranks
,
S.
Alam
,
S.
Kar
,
T.
Unold
,
T.
Abzieher
,
T.
Edvinsson
,
T. W.
David
,
U. W.
Paetzold
,
W.
Zia
,
W.
Fu
,
W.
Zuo
,
V. R. F.
Schröder
,
W.
Tress
,
X.
Zhang
,
Y.-H.
Chiang
,
Z.
Iqbal
,
Z.
Xie
, and
E.
Unger
,
Nat. Energy
7
,
107
(
2022
).
100.
M.
Scheffler
,
M.
Aeschlimann
,
M.
Albrecht
,
T.
Bereau
,
H.-J.
Bungartz
,
C.
Felser
,
M.
Greiner
,
A.
Groß
,
C. T.
Koch
,
K.
Kremer
,
W. E.
Nagel
,
M.
Scheidgen
,
C.
Wöll
, and
C.
Draxl
,
Nature
604
,
635
(
2022
).
101.
J.
Park
,
G. R.
Rosania
,
K. A.
Shedden
,
M.
Nguyen
,
N.
Lyu
, and
K.
Saitou
,
Chem. Cent. J.
3
,
4
(
2009
).
102.
E. J.
Beard
and
J. M.
Cole
,
J. Chem. Inf. Model.
60
,
2059
(
2020
).
103.
M.
Ziatdinov
,
A.
Maksov
, and
S. V.
Kalinin
,
npj Comput. Mater.
3
,
31
(
2017
).
104.
G.
Schwartz
and
K.
Nishino
, arXiv:1611.09394 (
2016
).
105.
S.
Bell
,
P.
Upchurch
,
N.
Snavely
, and
K.
Bala
,
ACM Trans. Graphics
32
,
1
(
2013
).
106.
S.
Bell
,
P.
Upchurch
,
N.
Snavely
, and
K.
Bala
, in
2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
(
IEEE
,
2015
), pp.
3479
3487
.
107.
S. Eppel, H. Xu, M. Bismuth, and A. Aspuru-Guzik,
ACS Cent. Sci.
6, 1743 (2020).
108.
E. H.
Adelson
, “On seeing stuff: the perception of materials by humans and machines,”
Proc. SPIE 4299, Human Vision and Electronic Imaging
VI (2001).
109.
C.
Liu
,
L.
Sharan
,
E. H.
Adelson
, and
R.
Rosenholtz
, in
2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
(
IEEE
,
2010
), pp.
239
246
.
110.
Z.
Yu
,
X.
Li
,
X.
Niu
,
J.
Shi
, and
G.
Zhao
,
Comput. Vision-ECCV
2020, 557–575.
111.
M.
Tanaka
and
T.
Horiuchi
,
Color Res. Appl.
43
,
697
(
2018
).
112.
L. M.
Alley
,
A. C.
Schmid
, and
K.
Doerschner
,
J. Vision
20
,
1
(
2020
).
113.
114.
P. J.
Marlow
,
J.
Kim
, and
B. L.
Anderson
,
Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A.
114
,
13840
(
2017
).
115.
116.
M.
Tanaka
and
T.
Horiuchi
,
Color Res. Appl.
42
,
522
(
2017
).
117.
H.
Tamura
,
H.
Higashi
, and
S.
Nakauchi
,
J. Vision
17
,
765
(
2017
).
118.
J.
Kim
,
K.
Tan
, and
N. S.
Chowdhury
,
Iperception
7
,
204166951665804
(
2016
).
119.
D.
Gigilashvili
,
F.
Mirjalili
, and
J. Y.
Hardeberg
,
Color Imaging Conf.
27
,
126
(
2019
).
120.
J.
Hartcher-O’Brien
,
J.
Evers
, and
E.
Tempelman
,
Mater. Today Commun.
19
,
300
(
2019
).
121.
M.
Xu
,
C.
Li
,
S.
Zhang
, and
P.
Le Callet
,
IEEE J. Sel. Top. Signal Process.
14
,
5
(
2020
).
122.
R.
Mao
,
M.
Lagunas
,
B.
Masia
, and
D.
Gutierrez
, in
ACM Symposium on Applied Perception 2019
(
ACM
,
New York
,
2019
), pp.
1
9
.
123.
R. W.
Fleming
,
Annu. Rev. Vision Sci.
3
,
365
(
2017
).
124.
Y.
Xie
,
C.
Chen
,
D.
Wu
,
W.
Xi
, and
H.
Liu
,
Appl. Sci.
9
,
2537
(
2019
).
125.
G.
Schwartz
and
K.
Nishino
, in
2015 IEEE Conference on Computer Vision on Pattern Recognition
(
IEEE
,
2015
), pp.
3565
3573
.
126.
H.-S.
Yeo
,
J.
Lee
,
A.
Bianchi
,
D.
Harris-Birtill
, and
A.
Quigley
, in
Proceedings of the 19th International Conference on Human-Computer Interaction with Mobile Devices Services
(
ACM
,
New York
,
2017
), pp.
1
9
.
128.
Y.
Sun
,
G.
Szűcs
, and
A. R.
Brandt
,
Energy Environ. Sci.
11
,
1811
(
2018
).
129.
E. M.
Tennyson
,
J. M.
Howard
, and
M. S.
Leite
,
ACS Energy Lett.
2
,
1825
(
2017
).
130.
L.
Collins
,
M.
Ahmadi
,
J.
Qin
,
Y.
Liu
,
O. S.
Ovchinnikova
,
B.
Hu
,
S.
Jesse
, and
S. V.
Kalinin
,
Nanotechnology
29
,
445703
(
2018
).
131.
H.
Hwang
,
S. M.
Choi
,
J.
Oh
,
S.-M.
Bae
,
J.-H.
Lee
,
J.-P.
Ahn
,
J.-O.
Lee
,
K.-S.
An
,
Y.
Yoon
, and
J.-H.
Hwang
,
J. Power Sources
471
,
228458
(
2020
).
132.
K.
Hansen
,
G.
Montavon
,
F.
Biegler
,
S.
Fazli
,
M.
Rupp
,
M.
Scheffler
,
O. A.
von Lilienfeld
,
A.
Tkatchenko
, and
K.-R.
Müller
,
J. Chem. Theory Comput.
9
,
3404
(
2013
).
133.
N.
Omidvar
,
H. S.
Pillai
,
S. H.
Wang
,
T.
Mou
,
S.
Wang
,
A.
Athawale
,
L. E. K.
Achenie
, and
H.
Xin
,
J. Phys. Chem. Lett.
12
,
11476
(
2021
).
134.
M.
Witman
,
S.
Ling
,
D. M.
Grant
,
G. S.
Walker
,
S.
Agarwal
,
V.
Stavila
, and
M. D.
Allendorf
,
J. Phys. Chem. Lett.
11
,
40
(
2020
).
135.
L.
Zhang
,
W.
Hu
,
M.
He
,
K.
Xu
, and
Z.
Pan
,
J. Phys. Chem. C
126
,
6482
(
2022
).
136.
S.
Jiang
,
S.
Lu
, and
D.-L.
Deng
, arXiv:1910.13453 (
2019
).
137.
J.-P.
Correa-Baena
,
K.
Hippalgaonkar
,
J.
van Duren
,
S.
Jaffer
,
V. R.
Chandrasekhar
,
V.
Stevanovic
,
C.
Wadia
,
S.
Guha
, and
T.
Buonassisi
,
Joule
2
,
1410
(
2018
).
138.
G. K.
Savova
,
I.
Danciu
,
F.
Alamudun
,
T.
Miller
,
C.
Lin
,
D. S.
Bitterman
,
G.
Tourassi
, and
J. L.
Warner
,
Cancer Res.
79
,
5463
(
2019
).
139.
M. C.
Swain
and
J. M.
Cole
,
J. Chem. Inf. Model.
56
,
1894
(
2016
).
141.
M.
Romera
,
P.
Talatchian
,
S.
Tsunegi
,
F.
Abreu Araujo
,
V.
Cros
,
P.
Bortolotti
,
J.
Trastoy
,
K.
Yakushiji
,
A.
Fukushima
,
H.
Kubota
,
S.
Yuasa
,
M.
Ernoult
,
D.
Vodenicarevic
,
T.
Hirtzlin
,
N.
Locatelli
,
D.
Querlioz
, and
J.
Grollier
,
Nature
563
,
230
(
2018
).
142.
D. J.
Lipomi
,
C.
Dhong
,
C. W.
Carpenter
,
N. B.
Root
, and
V. S.
Ramachandran
,
Adv. Funct. Mater.
30
,
1906850
(
2020
).
143.
D.
Berco
and
D.
Shenp Ang
,
Adv. Intell. Syst.
1
,
1900003
(
2019
).
144.
W.
Deng
,
X.
Zhang
,
R.
Jia
,
L.
Huang
,
X.
Zhang
, and
J.
Jie
,
NPG Asia Mater.
11
,
77
(
2019
).
145.
D. Y.
Kim
,
S.
Choi
,
H.
Cho
, and
J.-Y.
Sun
,
Adv. Mater.
31
,
1804080
(
2019
).
146.
E. J.
Beard
,
G.
Sivaraman
,
Á.
Vázquez-Mayagoitia
,
V.
Vishwanath
, and
J. M.
Cole
,
Sci. Data
6
,
307
(
2019
).
147.
Z.
Ahmed
,
S.
Zeeshan
, and
T.
Dandekar
,
Database
2016
,
baw118
.
You do not currently have access to this content.