对材料科学与工程基础的感悟，科研单位如何快速构建自己的材料专业数据库
对材料科学与工程基础的感悟，科研单位如何快速构建自己的材料专业数据库MatFusion研发的一站式数据管理与挖掘系统帮助企业及科研单位快速形成专用数据库，完成由实验驱动、经验驱动向数据驱动、智能驱动的创新模式的转变。通过与机器学习无缝对接，挖掘数据规律，获取“结构-成分-工艺-性能”关系，优化产品配方，实现产品升级。材料数据库快速构建“第四范式”科学研究存在三大难题：上述三个问题中，多维度大数据存储是目前最难且必须解决的问题。多维度是指在第三范式研究过程中，企业或科研单位积累了大量数据，其中包含了实验与模拟仿真的数据，实验数据来源于原材料成分配比、实验仪器参数、试验工艺条件及大量表征仪器的数据提取与分析；而模拟数据受模拟尺度、模拟软件、研究方向等的影响，计算所得结果的数据类型比实验更为多样复杂。大数据是指通过各种途径产生的数据量极为庞大，如果将每行的数据看做是一个材料及其对应属性，那么数据量将由材料的数量决定。目前所知的元素种类包含上百种，根据化学式、分子
第四范式的产生背景
材料创新一直是各领域的核心技术问题，以至于材料更新迭代经常成为时代进步的标志。传统的材料研发模式通常依赖于实验“试错法”，研发时长动辄几十年，不仅前期研发投入巨大，研发效率也无法满足21世纪工业发展对新材料的需求。
随着计算机运算速度的提升与材料模拟理论的发展，越来越多的模拟手段被应用于复杂的实验机理表征、材料合成路径与物理化学性质预测等等，基于多种不同尺度的模拟软件，高通量计算应运而生，短时间内可以得到大量结构的模拟结果。相比于传统“试错法”，尽管模拟计算已经节省了大量研发成本，但是由于超级计算机运算速度的限制，模拟计算存在效率较低、耗费时间较长的缺点，例如由于合金成分的多样性，高熵合金存在大量可能的组合，而新合金的模拟表征极为昂贵。数据驱动的出现为解决复杂系统的建模、预测和控制问题提供了更合理的方法，鉴于数据的爆炸式增长，基于已知数据的“第四范式”科研方式从“第三范式”即计算范式中分离出来，成为一个独特的科学研究范式。
“第四范式”与材料数据库
“第四范式”科学研究存在三大难题：
- 多维度的大数据存储；
- 建模算法；
- 大数据分析可视化。
上述三个问题中，多维度大数据存储是目前最难且必须解决的问题。多维度是指在第三范式研究过程中，企业或科研单位积累了大量数据，其中包含了实验与模拟仿真的数据，实验数据来源于原材料成分配比、实验仪器参数、试验工艺条件及大量表征仪器的数据提取与分析；而模拟数据受模拟尺度、模拟软件、研究方向等的影响，计算所得结果的数据类型比实验更为多样复杂。大数据是指通过各种途径产生的数据量极为庞大，如果将每行的数据看做是一个材料及其对应属性，那么数据量将由材料的数量决定。目前所知的元素种类包含上百种，根据化学式、分子或晶体对称性、原子排列顺序的不同，将会产生数以亿计的材料种类，也就是说随着数据的不断完善，数据规模将达到一个恐怖的量级，届时需要一个强大的数据库才可以支撑多条件的数据检索与分析。
回到本文的问题，没有计算机基础，如何快速构建一个私人的材料专业数据库呢？现在我们有了明确的解决方向，那就是解决数据多维问题，实现统一管理，为此，迈高科技经过长时间的知识沉淀，针对实验与模拟两方面的材料专业数据库构建开发了独特、灵活的生成工具。
材料数据库快速构建
- 针对实验：MatFusion数据管理与挖掘系统
MatFusion研发的一站式数据管理与挖掘系统帮助企业及科研单位快速形成专用数据库，完成由实验驱动、经验驱动向数据驱动、智能驱动的创新模式的转变。通过与机器学习无缝对接，挖掘数据规律，获取“结构-成分-工艺-性能”关系，优化产品配方，实现产品升级。
- 快速设计实验模板：可根据企业材料研发的特点，用户无需编写繁琐的代码，通过简单拖拽即可轻松构建专用数据库，将企业中多个部门的数据统一管理。
- 多人协作实时共享：实现跨部门数据收集和管理，将企业中各个部门的离散型数据统一管理。加强部门间数据共享和协作的同时充分保障数据安全。
- 智能数据管理、高效检索分析：实现企业级数据高效检索，自动清洗、筛选数据，利用智能化分析功能生成实时数据报表，为用户分析、调整研发思路提供帮助。
- 针对模拟：MatCloud 物性数据库
基于MatCloud 的高通量、多尺度材料计算与筛选系统，得到的海量物性可以实时存储至物性数据库，通过界面化的操作，快速清洗整合结构化，多尺度构建材料领域专用物性数据库。模拟数据自动入库，无缝对接人工智能，实现模拟数据的价值提升。
- 灵活构建“我的”物性库
用户通过界面化的点选操作，将离散的海量模拟数据快速整合，一键开启关键物性检索，精确定位检索结果，构建“我的”物性库。
- 数据可视化展示与智能分析
利用智能化分析功能，用户可灵活选择数据进行分析和可视化展示（曲线图、散点图等），帮助用户在线获取直观结果，利于科学决策。
- 数据共享、安全管理
解决部门间数据共享问题，实现分级化管理数据，加强部门间协作，帮助企业或科研院所统一管理及充分利用科研数据。
材料数据库数据挖掘
机器学习已经成为加速新材料搜索的潜在工具，由于每一种ML算法都有其适用性，因此寻找合适的ML算法在模型构建中非常重要，从而影响预测精度和泛化能力。无论MatFusion数据库还是MatCloud 物性数据库，都可以无缝对接MatCloud 人工智能模块，可实现多算法并行训练，高效挖掘数据的隐藏价值。
