关于我们

“一代材料、一代产业”,新材料研发周期长的特点已成为产业发展的瓶颈。“材料基因组计划”是用高通量计算、高通量制备、高通量检测及数据库建立闭环系统的科技创新“新范式”,加速新材料发现和应用。北京大学深圳研究生院新材料学院正在用材料基因组科学和工程的新范式,建立“材料大数据”,进行人工智能的深度学习,预测材料结构与性能的相关性,建立高通量的制备和检测系统,快速推进下一代的储能材料与器件的研发。

在北京大学120周年校庆之际,新材料学院将所建立的开放的材料大数据服务平台“北大新材料”(www.pkusam.com)上线,为我国广大的科研创新者提供新型的科研知识服务,包括文献服务数据服务检测服务等三大板块内容。

文献服务是基于关键词组合实时收集材料相关领域最新文献的智能系统。将材料基因组与人工智能相融合,利用算法模型,收集最新材料文献报道,并将其按照材料研究领域专家提供的关键词构建的“专家知识地图”,进行系统自动分类,这样既节省了研究创新者搜索文献、分类文献的时间,也能够将世界上最新的材料研发进展在第一时间推送到研究创新者手中。让科研创新者能够实时看到世界最新的材料科学及相关的物理、化学、生物和人工智能的进展,激发研发灵感,提高科研效率。

数据服务是基于已经建立的70多万种晶体结构和百万条物理化学性质数据的“材料基因数据”体系(目标是建立世界最完备的材料基因数据库),方便科研创新者搜索材料晶体结构与其相关的电子结构和性质。此外,通过对社会公众开放,具有很强的科普功能。虽然目前国外已经有几家材料大数据网站,“北大新材料”的特色是不仅具有较完备材料数据库,还具有大量基于自主开发的高通量电子结构计算的新数据,例如使用基于自主优化的杂化密度泛函(HSE)快速计算方法,得到了1万5千种晶体的电子结构数据,比世界范围内其他公开数据库提供更准确的材料能带和态密度数据,对推动新材料的应用具有重要的意义。

检测服务是新材料学院正在建设开放的为社会提供权威的材料检测和评估服务系统,为新材料提供自主创立的独特的(如 “单个纳米颗粒的电池性质”测量方法)检测和标准化的检测服务。在为社会提供服务的同时,不断丰富材料大数据系统。

总之,“北大新材料”(MaterialGo)的目标是为科研创新者提供知识服务,通过材料基因组的科学和工程的新范式,为加速新材料研发和应用提供服务和支撑。

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