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新材料数字化
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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://p5.itc.cn/images01/20220218/914410e86183451d9fbf9d328b11294d.jpeg width="300"></center> <small>[https://www.sohu.com/a/523734894_120746512 来自 搜狐网 的图片]</small> |} '''新材料数字化'''MatCloud+材料云:新材料[[数字化]]、智能化研发大数据<ref>[http://news.sohu.com/a/682568978_120685950 什么叫大数据?以及大数据的发展趋势是什么?],搜狐,2023-06-06</ref>平台与技术,机器学习,材料[[数据库]],高通量材料计算,新材料数字化研发。 ==应用领域== 新材料数字化研发,[[新材料]]研发加速器。 ==成果简介== 采用AI 辅助新材料设计的一个主要瓶颈在于材料[[数据]]的稀缺。高通量多尺度材料计算在很多情况下可以弥补实验数据的不足,但其高门槛却阻碍了用户的使用。例如,用户不仅要十分熟悉不同尺度的材料计算(如量子力学,分子动力学),还要对Linux系统了如指掌;计算数据往往存储于个人硬盘,不能形成集中统一管理的材料数据便于AI的应用。此外,微尺度材料集成设计工业[[软件]],被国外软件垄断,价格昂贵,并对我国兵工行业逐步禁用。 MatCloud+是我国自主知识产权的新材料数字化设计与研发平台,其特点可概括为:高通量,高并发,网络化,图形化,集成化,流程化,自动化。创新点在于: (1)数据、[[计算]]、HPC、AI一体化整合,“理论设计优先,实验验证在后”的新材料研发模式。 (2)对材料计算模拟、机器[[学习]]、材料数据库的操作进行了重新定义,通过高通量、图形化、自动化的方式,生成训练集,用于机器学习。 (3)机器学习引擎,能智能、自动、便捷地构建“结构-成分-[[工艺]]-性质”预测模型。 (4)能帮助企业快速构建专用的材料基因组数据库<ref>[https://www.sohu.com/a/326223102_120220592 数据库发展史] ,搜狐,2019-07-12 </ref>,并与机器学习引擎集成。 (5)高通量计算驱动引擎,高通量并发式材料计算和筛选的方式,发现新的材料。 MatCloud+提出了云端高通量、多尺度、自动化流程的材料计算模拟体系架构,将MatCloud+直接连接千核/万核高性能计算集群,实现了云端高通量多尺度材料计算模拟、自动调整和纠错;通过软件定义材料计算模拟,将模型搭建、高通量建模、各处理间数据流动(如几何优化、静态计算)、参数设置、赝势处理/势函数匹配、计算数据后处理、计算数据持久化,以及机器学习等关键环节,图形化、组件化,便于用户通过[[鼠标]]“托拽”方式,实现高通量筛选逻辑的“自组装”;通过“建模→计算→数据→AI”的云端自动化流程,解决了材料计算参数[[设置]]复杂、赝势处理繁琐、数据后处理易出错、计算数据易丢失等问题,帮助实现材料自动化发现。计算模拟一旦结束,自动形成材料计算数据库。 ==参考文献== [[Category:500 社會科學類]]
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