好书推荐 | 《高通量多尺度材料计算和机器学习》

本文摘要：（由ai生成）

本文介绍了材料基因工程，该领域运用生物学基因组学方法和高通量计算平台加速新材料研发。通过高通量实验、计算和数据库三大技术，结合AI、机器学习，实现了材料的精准设计。以美国海军材料升级为例，展示了其实际应用效果。同时，探讨了数据整合、实验与计算结合等问题，并提出了解决方案。作者杨小渝在材料基因组高通量计算领域有丰富经验。

材料基因工程就是这样的一种技术手段。材料基因工程是一个借鉴生物学基因理念的颠覆性前沿技术，旨在加速新材料的研发和应用。其核心任务之一是构建材料的高通量计算设计平台。采用类似于生物领域中的基因组学方法，通过大量的计算来预测和设计具有特定性能的材料，从而全面加速材料从设计到工程化应用的进程，大幅度提高新材料的研发效率。这意味着可以更快地将新材料推向市场，从而促进科技进步和产业发展。通过对材料结构（或配方、工艺）与性能之间关系的深入研究，材料基因工程可以精准调整材料的原子排列或配方，改变材料的微观结构和宏观性能。而这一领域的发展促进了物理学、化学、计算机科学以及工程学等多个学科之间的交叉融合，推动了创新思维和方法的产生。

不仅如此，材料基因工程使得针对特定应用需求定制材料成为可能，比如在能源、环境和生物医药等领域，可以根据需要设计和制造具有特定功能的材料。与传统的材料研究相比，材料基因工程更加依赖大数据分析和机器学习等技术，以发现新的材料组合和优化现有材料的性能。它还关注材料的可持续性和环境友好性，寻求绿色制造和循环经济的解决方案。这是一个全球性的研究领域，各国科研机构和企业都在积极参与其中，共同推动新材料的开发和应用。

高通量实验、高通量计算和材料数据库是材料基因工程的三大核心技术。包含从微观、介观到宏观等多尺度的集成计算材料工程，经由高通量计算模拟进行目标材料的高效筛选，逐步发展为人工智能与计算技术相结合的智能计算材料方法。通过对海量实验和计算数据的收集整理，运用材料信息学方法建立化学组分、晶体和微观组织结构以及各种物理性质、材料性能的多源异构数据库。在此基础上，发挥人工智能数据科学和材料领域知识的双驱动优势，运用机器学习和数据挖掘技术探寻材料组织结构和性能之间的关系。作为科学研究第四范式的数据驱动在材料科学和技术中的引领作用也越来越得到科学家们的普遍认可。