材料基因工程关键技术与支撑平台
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中国的材料基因工程
中国的材料基因工程是指利用生物技术和材料科学的交叉学科,从生物中获取有特殊功能的高性能材料,并通过调控基因来改变这些材料的性质和性能,以满足不同领域的需求。
材料基因工程在中国的发展始于20世纪90年代,取得了一系列的研究成果。
例如,中国科学院上海硅酸盐研究所成功研制出一种基于生物量的复合材料,具有高强度、高韧性、高热稳定性等优点。
该材料可以替代金属材料,在航空航天、汽车制造等领域具有广阔的应用前景。
另外,中国科学院合肥物质科学研究院也进行了大量的材料基因工程研究。
他们通过改变材料的基因组,调控材料的能带结构和电子结构,实现了具有特定功能的材料的合成。
这些材料可广泛应用于光电器件、催化剂、能源存储等领域。
中国的材料基因工程研究在国际上也属于领先水平。
例如,中国科学院院士李江教授团队研制出一种大规模合成石墨烯的新方法,可以用于高性能锂离子电池、超级电容器、高效催化剂等领域。
此外,中国政府也积极推动材料基因工程的发展。
在2016年
发布的《国家重点研发计划》中,明确提出要加强材料基因工程的研究,并提出了一系列的重点任务和目标,以推动中国的材料科学和工程领域的发展。
总的来说,中国的材料基因工程在理论研究、实验技术和应用
开发等方面都取得了一定的进展,为促进中国材料科学和技术的发展做出了重要贡献。
材料基因组计划在新型材料研发中的应用摘要材料是现代社会发展的重要基石,其性能直接影响着各个领域的进步。
传统材料研发过程周期长、成本高、效率低,难以满足日益增长的需求。
材料基因组计划(Materials Genome Initiative,MGI)应运而生,旨在通过整合计算模拟、高通量实验、数据库和数据挖掘等技术手段,加速新型材料的研发过程。
本文将介绍MGI的理念、关键技术以及在不同领域中的应用,并展望其未来发展趋势。
关键词:材料基因组计划,新型材料研发,计算模拟,高通量实验,数据挖掘1. 引言材料科学与工程是现代科学技术发展的基础,材料的性能决定了产品的性能,直接影响着经济发展和社会进步。
传统材料研发过程通常依赖于试错法,即通过反复实验寻找最优配方和工艺参数,这不仅周期长、成本高,而且效率低下。
随着科学技术的进步,人们对材料性能的需求不断提升,传统研发模式已经难以满足需求。
为了加速材料研发进程,美国政府于2011年启动了材料基因组计划 (MGI),旨在通过整合计算模拟、高通量实验、数据库和数据挖掘等技术手段,加速新型材料的研发过程。
MGI的理念是将材料研发过程数字化,建立材料的“基因组”,通过数据驱动的科学研究,快速筛选出具有优异性能的材料,并预测其性能参数。
2. 材料基因组计划的理念和关键技术2.1 材料基因组计划的理念MGI的核心思想是将材料研发过程转化为一个高效、可预测的系统工程,其主要理念如下:*数据驱动:以数据为核心,建立材料数据平台,收集和整合材料的结构、性能、合成工艺等相关数据,为材料设计、合成、表征和应用提供支撑。
*计算模拟:利用量子力学、分子动力学等计算模拟方法,预测材料的结构、性能和加工工艺,减少实验次数,提高研发效率。
*高通量实验:开发高通量合成、表征和测试技术,快速筛选材料,加速实验验证过程。
*人工智能和机器学习:利用人工智能和机器学习技术,分析海量数据,建立材料性质与结构、成分之间的关联模型,预测材料性能,并优化材料设计。
材料基因工程材料基因工程是一种新兴的技术,它将基因工程技术应用于材料科学领域,旨在通过改变材料的内部结构和性能,实现材料的定向设计和精准控制。
这一技术的出现,为材料科学的发展带来了新的机遇和挑战。
在材料基因工程中,研究人员可以通过改变材料的基因序列,实现材料性能的调控,从而开发出具有特定功能和优异性能的新型材料,为材料科学的发展注入了新的活力。
材料基因工程的核心是基因编辑技术。
基因编辑技术是一种可以精确修改生物体基因组的技术,它可以通过引入、删除或修改特定基因序列,改变生物体的遗传特征。
在材料基因工程中,研究人员借鉴基因编辑技术的原理和方法,将其应用于材料的设计和改良中。
通过精确控制材料的内部结构和性能,实现材料性能的定向设计和精准调控。
材料基因工程的发展,为材料科学带来了许多新的机遇。
首先,材料基因工程可以加速新材料的研发和应用。
传统材料研发需要经过漫长的试错过程,而材料基因工程可以通过精准控制材料的性能,快速开发出具有特定功能和优异性能的新型材料。
其次,材料基因工程可以提高材料的性能和可持续性。
通过精确调控材料的内部结构和性能,可以实现材料性能的优化和可持续发展,推动材料科学的进步。
最后,材料基因工程可以拓宽材料的应用领域。
通过改变材料的基因序列,可以赋予材料新的功能和性能,拓展材料在能源、环境、医疗等领域的应用,为人类社会的可持续发展做出贡献。
然而,材料基因工程也面临着许多挑战。
首先,基因编辑技术在材料领域的应用还处于起步阶段,技术的成熟度和稳定性有待提高。
其次,材料基因工程涉及到多学科的交叉,需要研究人员具备材料科学、生物学、化学等多方面的知识和技能,跨学科协作和交流的难度较大。
最后,材料基因工程的伦理和安全问题也备受关注,需要建立健全的伦理和安全管理体系,确保技术的安全和可持续发展。
综上所述,材料基因工程作为一种新兴的技术,为材料科学的发展带来了新的机遇和挑战。
随着基因编辑技术的不断成熟和发展,相信材料基因工程将会在材料科学领域发挥越来越重要的作用,为人类社会的可持续发展做出更大的贡献。
材料基因工程技术发展前景探析随着科学技术的不断发展,材料基因工程技术逐渐崭露头角,在材料科学领域掀起了一股新的风潮。
本文将分析材料基因工程技术的定义、研究方向、应用前景等问题,并探索材料基因工程技术的未来发展趋势。
一、材料基因工程技术是什么?材料基因工程技术指的是以基因工程为基础,利用计算机辅助化学设计与模拟技术,运用高通量实验技术,对材料的结构、性能进行定向设计与优化的技术体系。
该技术模仿自然界生物基因表达的方式,通过人工操作,将材料的基因序列进行编辑,以获得所需的材料性能。
二、材料基因工程技术的研究方向1.新型材料设计材料基因工程技术能够实现针对材料的基因序列编辑,通过改变材料的结构与成分,优化材料的物理、化学以及力学性能。
该技术旨在开发出具有低成本、高性能、长寿命和节能环保的新型材料,这将大大推动未来材料科学领域的发展。
2.快速材料开发材料基因工程技术在材料领域有着广泛的应用,同时也可以快速的开发出具有共性的结构和功能的材料,这将有助于材料设计师在更短时间内完成大量的实验,以及更多样化、精准化的材料组合操作。
3.能源材料结构设计材料基因工程技术将帮助材料科学家更好地设计能源材料的结构,开发出储能高、转换效率高、寿命长等稳定性能的新型电池、光伏、催化材料等,从而解决能源领域瓶颈问题。
三、材料基因工程技术的应用前景在国际物质科学领域,《自然》杂志曾撰文表示:“基于基因编辑的材料科学与工程发展前沿有望颠覆许多刻板的材料制备流程,大大提升技术开发效率。
”随着技术的不断发展与应用,材料基因工程技术将在更多领域发挥其作用,包括但不限于:1.水处理领域材料基因工程技术有望提高水处理领域膜材料的阻竞和过滤效率。
2.航空航天领域材料基因工程技术有望推动航空、航天材料的性能提升和重量降低。
3.汽车工业领域材料基因工程技术可用于开发新型汽车材料,提高汽车的安全性、轻量化水平、降低成本。
4.新能源领域材料基因工程技术有望优化电池、光伏和液化天然气等能源产品的相关材料,从而延长其使用寿命。
材料基因工程发展的重点和难点材料基因组计划(又名Materials Genome Initiative),简称MGI。
2011年6月,时任美国总统奥巴马宣布启动材料基因组计划,意在改革传统材料研究的封闭型工作方式,培育开放、协作的新型“大科学”研发模式,从而实现将材料从发现到应用的速度至少提高1倍,成本减半的目标。
欧美发达国家的“材料基因组”正迅猛地发展起来,而国内材料科技工业与国际先进水平尚存在一定的差距,“材料基因组计划”为材料科技工业快速追赶国际先进水平提供了机遇。
为避免我国在未来的新材料技术及其他高科技领域的国际竞争中处于被动地位,国务院、科技部、中国科学院、中国工程院、发展改革委、教育部、工业和信息化部、食品药品监管总局等一起合力发起国家重点研发计划《材料基因工程关键技术与支撑平台重点专项实施方案》工作,启动“材料基因工程关键技术与支撑平台”重点专项发展计划。
在欧美的材料基因组计划中,数据共享与计算工具开发至关重要。
在国内,数据+人工智能是材料基因工程的核心。
在计算工具的配备上,国内现在基本可以买到高端的服务器硬件。
但数据也尤为重要,尤其是大数据和数据库的建立。
但在大量数据获取方面,国内仍然落后于美国和日本。
从常温的光学显微镜,电子扫描显微镜,真实色共聚焦显微镜(Hybrid),到高温激光共聚焦显微镜,材料二维的图像获取手段上,国内的现已基本满足,不足的是,高端仪器的密度比发达国家尚有差距。
材料真实内部三维数据的获取上,国内仍多采用人工研磨拍照的方式获取,一个试样的数据获取,短则一个月,长则半年,数据的可靠性暂且不说,这样的数据获取速度,严重影响材料基因组计划的进展速度。
“我国材料基因工程有望2025年进入世界并跑或领跑”则困难重重。
在自动化技术高度发达的日本和美国,都有全自动的材料内部数据获取技术。
例如,全自动逐层切片成像系统(Genus_3D),可在一两天内完成一个试样数据的获取,已经助力名古屋大学等单位和研究所高效、高质量的获取材料内部的三维数据。
2月19日,科技部公布了第二批10项国家重点研发计划,包括高性能计算、重点基础材料技术提升与产业化、战略性先进电子材料、地球观测与导航、煤炭清洁高效利用和新型节能技术、重大科学仪器设备开发、材料基因工程关键技术与支撑平台、网络空间安全、智能电网技术与装备和国家质量基础的共性技术研究与应用等10个重点专项。
重点基础材料技术提升与产业化专项围绕钢铁、有色金属、石化、轻工、纺织、建材等6个方面重点基础材料技术提升与产业化部署31个重点研究任务,专项实施周期为5年,即2016—2020年。
2016年启动其中12个重点任务:高品质特殊钢、高强度大规格易焊接船舶与海洋工程用钢、大规格高性能轻合金材料、高精度铜及铜合金材料、化纤柔性化高效制备技术、高性能工程纺织材料制备与应用、基础化学品及关键原料绿色制造、合成树脂高性能化及加工关键技术、塑料轻量化与短流程加工及功能化技术、制笔新型环保材料、水泥特种功能化及智能化制造技术、特种功能玻璃材料及制造工艺技术等。
“煤炭清洁高效利用和新型节能技术”专项重点围绕煤炭高效发电、煤炭清洁转化、燃煤污染控制、二氧化碳捕集利用与封存(CCUS)、工业余能回收利用、工业流程及装备节能、数据中心及公共机构节能7个创新链(技术方向)部署23个重点研究任务。
2016年首批在7个技术方向启动16个项目,其中煤炭清洁转化包括低变质煤直接转化反应和催化基础研究,煤热解气化分质转化制清洁燃气关键技术,煤转化废水处理、回用和资源化关键技术。
此前,科技部公布的第一批国家重点研发计划项目中,量子通信、纳米科技等9大专项入选。
(摘编自科技部网站和中国石化新闻网)2月23日,为落实国务院强制性标准改革任务,质检总局、国家标准委召开强制性标准整合精简培训会,质检总局党组成员、国家标准委主任田世宏出席会议并讲话。
国家标准委副主任于欣丽主持会议并作会议总结。
田世宏指出,要高度重视强制性标准整合精简工作。
强制性标准整合精简工作是标准化改革的重中之重。
材料基因组技术内涵与发展趋势关永军;陈柳;王金三【摘要】材料基因组计划旨在变革材料传统研发模式,从而缩短材料研发周期并降低其研发成本.主要从航空材料领域对材料基因组技术需求的角度,对材料基因组技术的具体内涵进行阐述与讨论.提出发展材料基因组技术需要建设的主要内容包括高通量计算、高通量实验、以及材料信息学与数据库平台.在发展方向上,提出发展材料信息学与数据库、集成计算材料设计、材料虚拟工艺、材料虚拟服役四方面技术与能力.【期刊名称】《航空材料学报》【年(卷),期】2016(036)003【总页数】8页(P71-78)【关键词】材料基因组计划;高通量;计算材料;数据库;数据挖掘【作者】关永军;陈柳;王金三【作者单位】北京航空材料研究院材料基因组技术研究中心,北京100095;北京航空材料研究院材料基因组技术研究中心,北京100095;北京航空材料研究院材料基因组技术研究中心,北京100095【正文语种】中文【中图分类】TB30;V250自美国在2011年宣布实施材料基因组计划以来,迅速得到世界范围内不同研究方向的材料科学家的积极响应。
材料基因组技术旨在利用并发展材料科学研究中的相关知识,通过计算材料科学方法与先进的实验技术,缩短新材料的研发周期并降低其成本[1-4]。
材料科学中成分、工艺、微结构和性能之间的关联规律一直是传统材料研究领域的核心工作。
在材料基因组技术的创新研究思路下,传统材料科学研究预期具有以下新特点:(1)材料成分、工艺、微结构与性能之间的相互关联规律不再独立存在,而是合并为一个整体对象进行研究与讨论;(2)材料加工工艺与微结构研究中将大量使用数字化与定量化的表达,取代传统材料研究方法中的图像定性或半定量描述;(3)数据挖掘技术有望发现材料成分、工艺、微结构与性能之间新的关联规律;(4)材料成分、工艺、微结构与性能之间关联规律的建立将不再完全依赖实验数据,计算机模拟技术在新规律的发现与验证中将发挥重大作用。
附件8“材料基因工程关键技术与支撑平台”重点专项2018年度项目申报指南建议为落实国务院《中国制造2025》、《“十三五”国家科技创新规划》等提出的任务,国家重点研发计划启动实施“材料基因工程关键技术与支撑平台”重点专项。
根据本重点专项实施方案的部署,现提出2018年度项目申报指南建议。
本重点专项总体目标是:围绕新材料“研发周期缩短一半、研发成本降低一半”的战略目标,融合高通量计算(理论)/高通量实验(制备和表征)/专用数据库等关键技术,变革材料研发理念和模式,实现新材料研发由“经验指导实验”的传统模式向“理论预测、实验验证”的新模式转变,显著提高新材料的研发效率,增强我国在新材料领域的知识和技术储备,提升应对高性能新材料需求的快速反应和生产能力;培养一批具有材料研发新思想和新理念,掌握新模式和新方法,富有创新精神和协同创新能力的高素质人才队伍;促进高端制造业和高新技术的发展,为实现“中国制造2025”的目标做出贡献。
本重点专项的主要研究内容是:构建高通量计算、高通量制备与表征和专用数据库等三大协同创新平台;研发多尺度集成化高通量计算方法与计算软件、高通量材料制备技术、高通量表征与服役行为评价技术,以及面向材料基因工程的材料大数据技术等四大关键技术;在能源材料、生物医用材料、稀土功能材料、催化材料和特种合金等支撑高端制造业和高新技术发展的典型材料上开展验证性示范应用。
共部署40个研究任务。
2018年,拟启动11个研究任务11个项目。
专项实施周期为5年(2016-2020年)。
1.高通量材料制备新原理与新方法研究研究内容:以提升材料成分-工艺-组织-性能间关联关系的研究效率为目标,研发基于物理法、化学法、生物法或多种方法相融合的材料高通量制备新原理和新方法;发展面向无机非金属、有机高分子、金属与合金、生物质等材料体系,或两者以上的复合材料体系的多组元材料成分与组织结构高通量可控制备新技术,研发高通量制备新技术的装置原型,并进行示范应用。
考核指标:开发出2种以上、国内外文献未见报道的高通量制备新技术(物理法、化学法、生物法或多种方法相融合);样品成分控制精度优于1%;与相应的已有高通量制备方法相比,效率改善一个数量级以上;组合芯片类高通量制备技术一次制备样品数≥1000个,块体和粉体类材料一次制备样品数≥100个;开发出相应的具有自主知识产权的高通量材料制备装置,可控化学组分3种以上,在3种以上典型材料体系中获得验证性示范应用;申请发明专利10项以上。
2.高通量材料表征新理论、新技术和新装备研究内容:研发与高通量材料制备技术有机融合的高通量表征新理论和新技术,重点解决热学、电学、光学、磁学、力学等物理性能高通量表征的关键技术,研制相应的新装备;探索材料基本物理化学参数及微观、介观组织结构表征的新原理,开发材料成分与组织结构跨尺度的高通量表征新技术,高效构建材料成分-结构-性能间的关联关系。
考核指标:开发出2种以上、国内外文献未见报道的高通量表征新方法,研制出表征物理参数5种以上、具有自主知识产权的高通量表征新装备;通过基本物理化学性质的表征,构建成分-结构-性能间关联关系模型3种以上;薄膜及阵列类样品一次表征样品数≥100个,单点表征区域≤200μm,单点表征时间≤1s;块体材料样品一次表征样品数10个以上;申请发明专利10项。
3.新型高性能热电能量转换材料高通量设计制备与应用示范研究内容:发展热电材料载流子和晶格热输运性质的高通量计算方法,建立基于数据分析与机器学习的热电材料构效关系预测方法,并应用于新热电材料体系的设计、筛选与性能优化;研究适用于热电材料的高通量制备以及多参数快速微区测量方法与技术;研究新型环境友好、低成本的高效热电材料,研制热电器件,并开展示范性实证系统关键技术研究;建立热电材料物理化学性质和服役行为关键参数的数据库。
考核指标:实现≥102级的并发式高通量计算,计算的样品数≥104;实现样品数≥100个/批次的高通量制备;单点表征区域≤200 m,单参数表征时间<1s/样品,筛选出3种以上新型热电材料,在2种以上新材料中实现热电优值≥2.0;热电器件转换效率≥15.0%,完成≥1000瓦发电示范;建立热电材料与器件设计方法、软件平台及数据库。
4.基于材料基因工程技术的前沿性新材料探索与发现研究内容:利用材料基因工程的先进理念、方法和技术,开展具有新组分、新结构和新特性的前沿性、颠覆性新材料的探索与发现研究;开展材料成分、微观结构、物性和服役行为的相关性和预测方法研究,融合材料基因工程高通量计算、高通量实验和材料数据技术,采用纳观、微观、介观和宏观尺度等材料集成设计方法,探索材料新特性、新机制,实现新材料的设计与性能预测,新器件/构件的设计;鼓励与有明确前沿新材料需求的单位或部门开展合作研究。
考核指标:探索和发现2~3种具有新组分、新结构和新特性的前沿性或颠覆性新材料;突破3项以上前沿新材料设计和制备的新原理、新方法和新技术;开发的新材料在2~3个行业或领域实现典型示范应用,或在权威学术刊物上发表原创性研究论文10篇以上;申请发明专利或著作权登记10项以上。
5.材料基因工程关键科学和技术问题协同创新研究研究内容:选择1~2种高端制造业或战略新兴产业有重大需求的典型材料,利用材料基因工程的先进理念、方法和技术,开展高通量计算/高通量制备、表征与评价/材料数据库和数据技术等协同融合技术研究,提出开展协同创新研究的新理念、方法和途径,重点解决材料基因工程计算、实验和数据等技术和平台高效协同的机制问题,开展示范应用,大幅度提高研发效率、降低研发成本。
考核指标:开展材料基因工程关键科学和技术问题协同创新研究,提出协同创新的新理论、新方法,建立1个以上协同创新平台,建立2~3条协同创新的技术路线,大幅度提升2种或2种以上现有材料的品质和性能,综合性能提高30%以上,研发成本降低20%以上。
6.高通量材料计算应用服务平台研究内容:依托国家高性能计算资源,建设支持大规模、高通量材料计算的硬件系统和运行环境;集成材料计算软件、前后处理和数据可视化模块,研发面向材料计算的全链条算法工具集成和统一接口技术,支持多组元材料体系从微观、介观到宏观的结构、物性和服役行为的多尺度计算仿真技术;开发高效率任务调度和工作流的软件系统,满足多用户、多任务的高通量计算需求,实现材料计算设计的全流程自动控制,以及海量数据的高效传输和积累,支持数据库的建设。
考核指标:集成材料计算软件50个以上,软件功能覆盖材料成分、结构、性能和服役行为等全流程多尺度计算;平台计算能力大于3000万亿次/秒,支持云服务模式和10PB级以上数据存储管理,支持多用户(100以上)和多任务(103~104量级)的并发式计算任务;申请软件著作权5项以上,获得10个以上单位用户的应用验证。
7.高通量多尺度材料模拟与性能优化设计平台研究内容:依托区域高性能计算资源,建设具有强大高通量计算和高效计算结果分析能力的材料模拟计算与性能优化平台;集成材料计算模拟软件和高通量自动流程软件,研发任务调度软件,支持多个高性能计算系统间的大规模资源管理、负载均衡与任务调度;发展计算数据自动采集、分析和积累技术,支持多尺度全流程材料计算设计和数据库建设;研究适用于材料基因工程发展的计算平台运营模式,针对典型材料,开发材料设计、计算和筛选全流程的工作系统。
考核指标:建立2个以上区域级高通量材料计算平台,各平台具备500万亿次/秒以上计算能力,支持云服务模式和PB级以上材料计算数据的存储管理;集成材料计算软件20种以上,支持103级以上并发式高通量计算;申请软件著作权5项以上,获得3~5类材料的应用验证。
8.高通量材料制备技术研发平台研究内容:围绕薄膜、纤维、粉体、流体、块体等典型材料的制备,构建覆盖模板选控、化学前驱物喷射、扩散多元节及梯度结构、凝固控制等方法、技术和装置的高通量材料制备平台;建立高通量制备平台数据的自动采集、海量数据传输与存储体系与数据库平台;建立开放共享的国家级高通量材料制备技术研发平台,支撑多组分新材料体系的发现、快速筛选和性能优化;开展示范应用研究,形成新材料快速研发能力,满足高端制造业与高新技术发展的需求。
考核指标:拥有4~5种高通量材料制备技术和相应的装置,组合芯片材料样品单元密度≥200个/mm2,粉体/流体样品单元数≥100个,块体材料制备方法与传统技术相比速度提高倍数与费用降低倍数比值≥50;高通量材料制备装置的可控化学组分不少于3种;样品单元适用于表征检测的性能≥3个,样品单元性能稳定性误差≤10%;形成高通量材料制备技术的创新研发能力。
9.基于先进光源的高通量材料表征平台研究内容:研究材料高效综合表征方法,依托国家先进光源资源,研发覆盖先进光源衍射、散射、成像及谱学等研究手段的高通量材料表征技术和与之配套的试验装置,实现材料的原位实时表征;建立面向薄膜、纤维、粉体或块体等材料合成-加工-服役过程的高通量表征平台,实现材料微结构、缺陷和应力等的多层次、多维度、多尺度演化的原位无损分析和表征;高通量获取材料成分、结构、物理化学性质及动力学规律,建立材料结构和性质数据库。
考核指标:研制出3~4个具有自主知识产权的原位、实时、无损的高通量综合表征技术和与之配套的实验装备;表征技术涵盖先进光源衍射、散射、成像和谱学的研究手段,表征参量涵盖材料成分、结构、物理和化学性质等9种以上,并满足服役环境下材料表征的需求;实现表征区域≥200μm,空间分辨率≤100μm,时间分辨率≤15s的原位无损表征;形成9个以上材料体系数据库;申请发明专利3~5项,软件著作登记权3~5项。
10.国家材料基因工程数据管理与数据服务技术平台研究内容:面向材料基因工程发展的需求,建设多源异构数据自动采集、汇交管理、分析挖掘和应用服务等的标准化描述方法和技术;研发大规模材料基因工程数据存储、管理的关键技术,以及高效运行服务和开放共享的运行环境;研发材料基因工程数据关联、集成、检索和推送方法,融合机器学习、挖掘分析等材料数据技术,建成开放共享的材料基因工程数据汇交、管理和应用技术平台。
考核指标:提出多源异构材料基因工程数据的汇交管理、分析挖掘、应用服务的标准化描述方法,建立相关标准5项以上;建成大规模材料基因工程数据高效存储、管理的运行环境,支持亿条数据资源的管理和服务,实现40家以上材料基因工程数据的规范化汇交,支持面向新数据资源的动态汇交和发展,并开放共享;申请发明专利或著作权登记10项以上。
11.材料基因工程专用数据库平台研究内容:针对新材料发现、高端装备先进材料研发以及国防关键材料性能提升的需求,研发典型材料数据积累、整合的专用技术,建设专用数据库;面向材料设计、制备、表征及服役等全链条应用,研发满足一站式、批量化数据积累的数据库技术,以及与数据管理平台的接口技术;在材料基因工程数据库统一架构的基础上,融合材料数据挖掘和机器学习技术,实现特色鲜明的材料计算、实验与生产数据全流程集成,材料数据的自动采集、积累、整合与应用。