数据驱动的材料智能设计平台研究与应用

【目的】新科研范式下,基于大数据的人工智能技术为加速新材料设计与发现提供了新的方法与视角,为材料领域研究人员提供了一个可用的材料智能设计平台,对于新材料的发现与性能优化具有重要意义。【方法】本文提出一种基于数据驱动的材料智能设计平台的整体架构,阐述应用平台开展新材料设计和优化的关键技术及相关工具,并给出该平台在材料领域的应用案例。【结果】材料智能设计平台及其应用加快了新材料设计与性能优化的进程,同时也为科研人员提供了一种交互式、插件式的开发环境。【局限】材料领域数据的多源异构、样本小、含噪声且数据关系复杂等特点给模型训练效果产生一定的影响,未来希望在数据规范和小样本训练方面进行更多探索。【结论】本文所提出的材料设计平台为材料领域实现科研范式变革提供了理论依据和示范作用。

基于协同商务的公共服务平台的设计与实现——以武进新材料产业基地为例

论文面向武进新材料产业基地,针对协同商务的特点,搭建一个面向基地内企业及时提供园区公共信息发布、科技咨询、产品研发与创新、产品检测、设备租赁、产学研对接、科技金融、知识产权转化、产业商务协同、第三方物流、人才培养与人才输送等公共服务平台。论文从平台的需求分析、功能模块设计、系统实现的关键技术等方面详细阐述了平台的设计与实现过程。

材料信息学及其在材料研究中的应用

2011年美国奥巴马总统提出的材料基因组计划(MGI),旨在以比原先至少快两倍的速度开发和制造先进材料,且成本仅为原先的几分之一,这促使了材料信息学的快速发展。材料信息学是信息学技术在材料学中的应用,通过建设材料信息数据库、集成材料研究设计平台和材料数据挖掘方法对材料大数据进行分析和预测,快速发现决定材料性能的"基因",也就是材料成分-工艺-组织-性能之间的定量关系,可以有效地加快材料研发设计。介绍了材料信息学的基本概念和主要研究领域,描述了材料信息学中的3个主要组成部分:材料信息数据库、集成材料设计平台和材料数据挖掘技术的主要内容和应用实例。材料信息数据库储存和管理各类材料数据,包括材料基础性能、晶体结构数据、模拟计算数据、试验与工艺数据、专利数据和各类出版物等;集成材料设计平台提供各种模拟计算方法,如第一性原理、分子动力学、CALPHAD方法、相场模拟和有限元分析;数据挖掘是统计学、机器学习、信息学、可视化技术等学科的交叉领域,是从大数据中发现知识的实用方法。并介绍了成都材智科技搭建的"材智云"集成材料设计平台的框架和功能。思考了材料信息学在材料领域中应用时所面临的难题。