I boken «Machine Learning in 2D Materials Science» utforskes bruken av datavitenskap og maskinlæring som verktøy for å revolusjonere forskningen innen materialvitenskap. Denne transformasjonen gir forskere muligheten til å gjøre banebrytende oppdagelser og designe innovative materialer. For studenter og forskere innen materialvitenskap kan det være en utfordring å navigere i det omfattende landskapet av maskinlæringsteknikker og avgjøre hvilke metoder som er relevante for deres spesifikke behov, samt hvordan man systematisk kan vurdere effektivitetsgraden av disse teknikkene. Boken har flere hovedtrekk: den tilbyr en omfattende innføring i grunnleggende konsepter innen datavitenskap og maskinlæring, slik at forskere innen materialvitenskap kan bruke disse metodene med selvf confidence i sine prosjekter. Videre inneholder den introduksjonsmateriale om emner som maskinlæring, dataintegrasjon og 2D-materialer, samt en grundig behandling av nåværende maskinlæringsmetoder for validering av 2D-materialer, ved hjelp av både eksperimentelle og simuleringsdata. I tillegg fokuserer den på forsking og oppdagelse av nye 2D-materialer, og hvordan maskinlæringsmetoder kan forbedres med fysiske egenskaper ved materialene. Boken diskuterer også tilpassede maskinlæringsmetoder for spesifikke applikasjoner, slik at leseren får en dypere forståelse av hvordan man kan anvende disse teknikkene effektivt.
