Uncertainty-aware phase fraction prediction and active-learning-guided out-of-domain discovery of refractory multi-principal element alloys
이 논문은 CALPHAD 데이터를 기반으로 혼합 밀도 네트워크 (MDN) 와 불확실성 기반 능동 학습 전략을 결합하여 내화성 다원소 합금의 상 분율을 정확하게 예측하고 새로운 합금을 발견하는 프레임워크를 제안합니다.