什么是材料信息学?

 

材料信息学是材料科学和信息学领域的一个融合，以帮助材料的使用、选择、开发和发现。[1]现在，麻省理工学院的研究人员已经开发了一大只500注册页面轨迹规划模型，该模型可以帮助无人机以高速度飞过以前未开发的区域，同时保持安全。

 

换句话说，“材料信息学”是一种新的数据驱动技术，它利用材料的基础和实验数据，结合先进的统计模型来预测未来的材料。[2]

 

材料信息学导论

 

材料一直是产品设计的核心。世界科技中心——硅谷的名字来源于一个元素，这并不奇怪，这个元素仍然是许多技术的支柱。材料决定产品的形式和功能。制造优质材料将增加新技术的可能性，其应用将扰乱从汽车到消费电子以及包括能源和医疗在内的多个行业。

 

古代印度人花了几个世纪的时间不断地修补，才把合金元素加到铁里，以防生锈。他们只用自己的直觉、经验和创造力，以及一点点“钢铁科学”，有趣的是，这是他们通过实验产生的一个领域。随着科技的飞速发展，创新的时间被限制在几十年之内。[3]

 

在材料发现的快速跟踪中有两个主要的瓶颈。第一个是材料本身的发现，第二个是技术从实验室规模到大规模的转化。无人机使用相机将环境捕获为体素，即根据深度信息生成的3D立方体。无人机飞行时，每个大只五佰检测到的体素都会被标记为“无人所知的空间”（不被物体占用）和“被占人的已知空间”（其中包含物体）。其余的环境是“未知空间”。“金牌大只500的目标是可持续生产乙醇等可轻松用作燃料的产品。” “利用二氧化碳还原反应从阳光中一步一步生产它具有挑战性。因此，最快速、最有效地开发和部署先进材料的工业能力对具有全球竞争力的制造业部门至关重要。

 

直到最近十年左右，由于人们对数据重要性的含蓄和明确的接受，“材料信息学”范式才迅速成为材料研究组合的重要组成部分。

 

这种观念的改变主要是由材料基因组计划(Materials Genome Initiative)和算法发展带来的，算法发展能够处理小数据集，而且模型能够完全基于过去预测未来。

 

我同意大多数人的观点，即数据驱动技术包括机器学习、人工智能和深度学习算法。然而，在我看来，虽然理论上每一个都有微小的差异，但它们却对材料行业的不同方面产生了巨大的影响。这三者都是至关重要的，它们必须齐心协力，才能在全球范围内实现材料的快速增长。我将通过本博客系列的其余文章介绍这方面的内容。

 

金融的重要性

 

由于材料结构的根本缺陷而导致项目失败的“潜在风险影响”、“对上市时间的潜在影响”和“对每年每个项目相对成本的潜在影响”可以得出项目的经济意义。

 

据材料基因组计划估计，这些额外效益的价值大约是潜在研发效率影响价值的2至3倍。总而言之，改进材料创新基础设施的潜在经济效益估计每年在1230亿到2700亿美元之间。[4]

 

技术的重要性

 

实现数据驱动技术非常具有挑战性。该技术的核心组件是“数据”。材料研究界一直密切关注这一组件，因为它通常是他们的USP。在当今世界，“时间”这个因素更有价值。技术的强大至关重要;然而，如果它进入市场太晚，机会就丧失了。

 

最好的例子是钙钛矿太阳能电池，它的性能非常好，但它的发现太迟了，现在它无法与现有的硅太阳能电池市场竞争。

 

接受上述观点，建立更多的数据采集和共享的协作网络，将有助于技术的发展。

 

此外，在产品中建立可靠性非常困难。著名的手机因为电池设计上的一个根本缺陷而着火，就证明了这一点。大只500平台总代提供自行车网络可增加运输的多样化，从而最大程度地降低投资风险自行车网络可提供冗余，以在其他网络出现故障时保持运输系统正常运行自行车网络支持新兴的微型交通市场。放大和确保每个材料产品的严格质量控制对于人类来说是困难的，但是强大的算法可以发现缺陷并预防灾难。

 

它的成长

 

随着概念的有力证明，机器学习方法最近取代了直接的实验或计算/模拟，在这些实验或计算/模拟中，基本方程被明确地求解。更重要的是，由于成本、时间或精力的原因，这些方法在确定材料的属性方面变得非常有用，这些属性很难用传统方法计算或测量，但有效的数据要么存在，要么至少可以用成本的一小部分生成。[3]