材料科学论文_JAMIP:面向材料基因工程研究的

文章摘要:材料信息学或材料基因工程作为新兴的材料研究与设计范式,通过深度结合材料大数据与人工智能机器学习算法,正在加速新材料、新功能和新原则的创新发现.如何高效产生、收集、管理、学习和挖掘大规模材料数据是开展材料信息学或材料基因工程研究的关键. JAMIP (Jilin Artificial-intelligence-aided Materials-design Integrated Package)材料设计软件为满足这方面的研究需求而设计,涵盖半导体材料、介电材料、金属材料等材料体系,为基于功能材料大数据与机器学习算法结合的新材料发现和设计提供工具支撑.软件基于Python语言开发,代码开源,既可以基于结构原型数据库高效开展大规模高通量材料计算,也可以实现对计算任务更精细的控制及新任务流程的灵活定制.软件包主体框架包含以高通量材料计算为核心的数据产生、数据收集、管理工具及数据存储、机器学习/数据挖掘等功能模块.机器学习模块集成了数据预处理、数据特征工程,以及常用机器学习算法的模型构建和性能评估子模块.软件各模块之间高度融合,能够高效产生、分析、管理和学习计算材料大数据,为开展材料信息学或材料基因工程研究、实现新材料设计提供专业化的操作软件平台.

文章关键词:Data-driven,Materials informatics,Computational material,First-principles calculation,High-throughput calculation,

项目基金:supported by the National Natural Science Foundation of China (61722403, 92061113, and 12004131),

论文作者:赵信刚¹ 周琨¹ 邢邦昱¹ 赵若廷¹ 罗树林¹ 李天姝¹ 孙远慧¹ 那广仁¹ 颉家豪¹ 杨晓雨¹ 王新江² 王啸宇¹ 贺欣¹ 吕健² 付钰豪² 张立军¹ 

论文分类号: TB34

相关文献:InterfacestructurepredictionviaCALYPSOmethod.《ScienceBulletin》

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文章来源：《金属功能材料》 网址: http://www.jsgncl.cn/qikandaodu/2021/0911/686.html