摘 要

    回顧了從手冊到數據庫的材料數據活動的歷史和現狀，并介紹了一些重要的產品。通過基于數據和數據科學方法預測界面熱阻的實例，我們展示了材料信息學在采用過于復雜或耗時的傳統理論和實驗方法研究材料的領域方面的優勢和潛力。材料大數據是材料信息學的基礎。在本文中討論了構建材料大數據的挑戰和策略，并根據我們構建國家材料科學研究所（NIMS）材料數據庫的經驗，提出了一些解決方案。

    部分附圖

    圖1：材料數據技術的發展。

    圖2：實驗值和預測值：（a）聲失配理模型（AMM）和（b）擴散失配模型（DMM）之間的關聯。

    圖3：實驗值與高斯過程回歸預測結果的相關性。

    圖4：材料識別系統的四個層次。

    圖5：描述SiC/Ti復合材料的層次結構示例。

    圖6：材料識別信息管理系統的概念。

    圖7：單相材料識別記錄的XML框架。

    結 論

    數據科學正在成為處理試驗耗時和理論計算方法過于復雜的材料問題的重要且有效的方法。材料數據即時基礎，也是限制科學創新的瓶頸所在。為了構建材料大數據，我們面臨各類挑戰，包括最新數據收集，長期數據保護，數據共享和最大利用率等。幸運的是，所有材料現象下的物理和化學定律都可以幫助我們減少所需的數據量。本文基于構建NIMS材料數據庫的經驗，提出了一些解決方案。已經得到證明的一個成功例子是通過機器學習方法預測界面熱阻性能。

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責任編輯：王元

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