基于大数据的材料性能预测

20/24基于大数据的材料性能预测第一部分大数据在材料性能预测中的作用 2第二部分大数据收集与整合的挑战 4第三部分材料性能预测模型的构建方法 7第四部分模型精准度评价与优化策略 10第五部分数据挖掘技术在材料性能预测中的应用 12第六部分云计算与高通量计算在预测中的影响 15第七部分材料性能预测在研发和工程中的意义 18第八部分大数据时代材料性能预测的发展趋势 20

第一部分大数据在材料性能预测中的作用关键词关键要点【大数据在材料性能预测中的作用】

主题名称：海量数据的收集与处理

1.大数据技术使收集和管理来自各种来源（如实验、模拟和传感器）的庞大材料性能数据成为可能。

2.数据预处理和清理至关重要，以确保数据的质量和一致性。

3.机器学习算法和分布式计算平台已被应用于处理大数据并提取相关的特征。

主题名称：机器学习和人工智能

大数据在材料性能预测中的作用

大数据正在彻底改变材料性能预测领域，为材料科学家和工程师提供了前所未有的见解和预测能力。大数据的使用使得开发具有特定性能、定制化材料设计和加速材料发现变得可行。

数据驱动建模

大数据允许开发基于机器学习和数据挖掘技术的数据驱动模型。这些模型可以利用大量材料性能数据，从材料组成、制造工艺到最终性能。通过分析这些数据，模型可以识别模式、趋势和隐藏的关系，从而预测新型材料的性能。

高保真模拟

大数据为高保真材料模拟提供了基础，例如密度泛函理论(DFT)和分子动力学(MD)模拟。这些模拟需要大量的计算资源，但大数据平台可以在分布式计算环境中并行运行模拟，从而大幅加快预测过程。

材料基因组计划

材料基因组计划(MGI)是一个雄心勃勃的举措，旨在利用大数据和计算工具加速材料发现和开发。MGI结合了实验数据、理论模拟和数据分析，以建立材料的“基因组”，从而可以快速预测和筛选材料的性能。

应用示例

大数据在材料性能预测中的应用范围广泛，包括：

*电池材料：预测新电池电极材料的性能和稳定性，以提高电池能量密度和循环寿命。

*太阳能材料：优化太阳能电池的效率，通过预测材料的电子结构和光吸收特性。

*催化剂材料：设计高效催化剂，以提高化学反应的效率和选择性。

*结构材料：预测复合材料和合金的机械性能，以用于轻量化和高强度应用。

数据质量和可访问性

大数据在材料性能预测中的有效利用依赖于高质量和可访问的数据。建立和维护准确、可靠和全面的材料数据库对于实现预测模型的准确性至关重要。共享数据和资源对于促进材料科学界的协作和创新至关重要。

挑战和机遇

虽然大数据提供了材料性能预测的巨大机遇，但它也带来了一些挑战：

*数据管理和处理：处理和分析海量数据集需要高效的数据管理和处理工具。

*模型解释性和鲁棒性：确保数据驱动模型的解释性和鲁棒性对于信任预测结果至关重要。

*技术采用：将大数据技术整合到材料发现和开发工作流程中需要克服技术障碍和文化挑战。

尽管存在这些挑战，但大数据在材料性能预测中的作用预计将继续快速增长。随着数据的积累、计算能力的提高和更先进的算法的开发，材料科学家和工程师将能够利用大数据的力量来解决材料科学中最关键的挑战。第二部分大数据收集与整合的挑战关键词关键要点数据收集的复杂性

1.实验数据、模拟数据和文献数据的多样性，需要灵活的收集和整合方法。

2.数据来源的分布性，涉及不同领域、不同机构和不同国家，需要跨领域协作和数据共享。

3.数据质量的不一致性，需要建立数据标准化和质量评估体系，确保数据的可靠性和可用性。

数据整合的技术瓶颈

1.数据格式的不统一，需要对不同来源的数据进行预处理、转换和标准化，才能进行有效整合。

2.数据量庞大带来的存储和计算挑战，需要采用分布式计算、云计算等技术，提高处理效率。

3.数据关联性难以识别，需要建立智能关联算法和语义分析方法，挖掘数据之间的隐含关系。

数据的隐私和安全

1.涉及敏感数据，如配方、工艺参数等，需要完善数据保密和访问控制机制。

2.数据共享中的隐私泄露风险，需要建立隐私保护技术，如匿名化、差分隐私等。

3.数据安全保障，防止数据丢失、损坏和非法访问，需要采用数据备份、加密等安全措施。

数据的可解释性和可验证性

1.大数据模型的黑盒性质，难以解释预测结果，需要开发可解释性方法，增强模型的可理解性。

2.数据驱动模型的验证挑战，需要建立多元化的验证方法，包括实验验证、交叉验证和外推验证。

3.预测结果的可靠性和可信度，需要建立模型评估标准和置信度量度，指导实际应用。

数据的持续更新和管理

1.材料科学领域不断发展，需要持续更新数据，完善模型，保持预测准确性。

2.数据生命周期管理，包括数据存储、更新、备份和归档，确保数据的可用性和完整性。

3.数据管理平台的建立，实现数据的集中管理、检索和共享，提高数据利用效率。

数据的可持续性

1.数据收集和处理过程中的环境影响，需要采用绿色计算技术，减少能源消耗和碳足迹。

2.数据存储和管理的长期可持续性，需要考虑数据备份、介质耐久性和气候变化影响。

3.数据共享的规范化和标准化，促进数据重复利用和可持续发展，避免不必要的数据生成和浪费。大数据收集与整合的挑战

在材料性能预测中集成大数据面临着以下挑战：

数据异质性

材料性能数据通常来自多种来源，如实验测量、模拟结果和文献。这些数据可能具有不同的格式、单位和标注方案，给整合和分析带来了困难。

数据量庞大

材料性能预测需要大量的数据来训练和验证机器学习模型。收集和处理这些数据需要高效且可扩展的数据管理系统。

数据不完整性

收集的数据可能不完整，缺少某些特征或标签。不完整的数据会影响模型的性能和可靠性。

数据噪声

实验数据和模拟结果中不可避免地存在噪声和错误。这会给数据分析和模型训练带来偏差。

数据安全和隐私

处理和存储敏感的材料性能数据需要确保数据安全和隐私。必须制定适当的安全措施来保护数据免遭未经授权的访问和使用。

数据获取困难

一些材料性能数据可能难以获得，例如专有数据或受版权保护的数据。这限制了可用于预测模型的数据量。

数据偏见

收集的数据可能受到偏见的污染，这会导致模型预测不准确。偏见可能来自数据收集方法、数据的代表性或标注过程中的主观性。

解决挑战的方法

为了应对这些挑战，研究人员和从业人员采取了以下方法：

*数据清洗和预处理：使用数据清洗技术从数据中去除噪声和不完整性。这包括数据标准化、异常值检测和缺失值填充。

*数据整合框架：建立数据整合框架，将来自不同来源的数据标准化并转换为统一格式。这确保了数据的一致性和可比性。

*数据标注和本体：使用数据标注技术和本体来增强数据的语义信息。这有助于理解和解释数据，并促进模型的训练。

*数据增强技术：使用数据增强技术，例如合成数据生成和数据转换，增加可用于模型训练的数据量。这可以缓解数据不足和偏见问题。

*数据安全措施：实施适当的数据安全措施，例如加密、授权和访问控制，以保护敏感数据的隐私和安全性。

*数据共享协议：建立数据共享协议，允许在研究人员和组织之间共享和访问数据。这有助于丰富可用于预测模型的数据集。

通过应对这些挑战，研究人员和从业人员能够成功地利用大数据来预测材料性能，从而促进材料科学和工程领域的创新。第三部分材料性能预测模型的构建方法关键词关键要点基于机器学习的模型

1.利用监督学习算法，如支持向量机、神经网络和随机森林，建立模型，使用训练好的数据集对材料性能进行预测。

2.特征工程在模型构建中至关重要，包括选择相关特征、数据预处理和特征转换，以优化模型性能。

3.模型评估是必不可少的，涉及使用验证数据集计算度量，如均方根误差和R方，以确定模型的预测能力。

基于统计模型的模型

1.利用统计技术，如回归分析、贝叶斯推理和时间序列建模，建立解释性模型，确定材料性能的影响因素。

2.鲁棒性检验和模型验证是必不可少的，以确保模型在不同数据集上的泛化能力和准确性。

3.可解释性是统计模型的优势，允许深入理解材料性能背后的机制。

基于物理模型的模型

1.基于材料的物理和力学特性建立物理模型，如第一性原理计算、有限元分析和微观结构建模。

2.这些模型通常需要大量计算资源，但它们提供对材料性能的高精度预测。

3.模型校准和验证是至关重要的，以确保模型准确地表示材料行为。

混合模型

1.结合不同类型的模型，如机器学习和物理模型，以利用它们的优点并克服它们的局限性。

2.分层模型将材料性能分解为一系列子模型，使预测过程更易于管理。

3.多尺度模型同时考虑不同尺度上的材料特性，提供全面的材料性能预测。

贝叶斯优化

1.贝叶斯优化是一种迭代优化算法，用于在给定目标函数的情况下找到最优参数。

2.它利用贝叶斯推断更新模型参数，权衡探索和利用之间的平衡，以有效地探索材料性能空间。

3.贝叶斯优化在材料设计和性能优化中有着广泛的应用。

生成模型

1.生成模型，如变分自编码器和生成对抗网络，可以生成具有所需性能的新材料结构。

2.这些模型允许探索材料性能空间，发现传统方法无法发现的潜在材料。

3.生成模型在材料设计和加速材料发现方面具有巨大的潜力。材料性能预测模型的构建方法

在基于大数据的材料性能预测中，材料性能预测模型的构建至关重要。该模型将大数据中的材料特征与性能联系起来，从而实现材料性能的准确预测。

1.数据预处理

*数据清洗：去除数据中的错误或异常值，确保数据的可靠性。

*特征工程：提取或构造与材料性能相关的特征，并对特征进行归一化或标准化处理，提高模型的鲁棒性和可解释性。

2.模型选择

*机器学习方法：支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等广泛应用于材料性能预测。

*深度学习方法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等能够处理高维复杂数据，在材料性能预测中取得了显著进展。

3.模型训练

*训练集与验证集：将数据集划分为训练集和验证集，训练集用于模型训练，验证集用于评估模型性能。

*超参数优化：调整模型的超参数，如学习率、权重衰减等，以提高模型的泛化能力。

*训练过程监控：监测模型的训练过程，包括损失函数和验证集性能，避免过拟合或欠拟合。

4.模型评估

*预测准确性：使用诸如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标评估模型的预测准确性。

*泛化能力：使用交叉验证或留出一法评估模型的泛化能力，确保模型在未知数据上具有较好的预测效果。

*解释性：分析模型的预测结果，识别对材料性能影响较大的特征，提高模型的可解释性和可靠性。

5.模型应用

*材料设计：利用模型预测不同成分和结构的材料的性能，优化材料设计过程。

*材料筛选：从大型材料数据库中筛选出满足特定性能要求的候选材料，缩短材料开发周期。

*故障预测：通过监控材料性能预测值与实际值的偏差，预测材料的失效风险，实现预防性维护。

6.模型更新

随着新数据和知识的不断积累，材料性能预测模型需要定期更新。通过增量学习或重新训练，可以不断提高模型的精度和鲁棒性，确保模型与最新材料科学进展保持同步。第四部分模型精准度评价与优化策略关键词关键要点模型精准度评价

1.错误指标：评估模型预测与实际结果偏差，包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。

2.相关系数：反映模型预测与实际结果之间的线性相关性，范围[-1,1]，1表示完全正相关，0表示无相关性，-1表示完全负相关。

3.决定系数（R^2）：衡量模型解释变量变化对因变量变化的解释程度，范围[0,1]，接近1表示模型解释力较好。

模型优化策略

1.特征工程：选择和预处理特征数据，包括特征选择、特征变换和特征生成，可提高模型准确性。

2.超参数优化：调整模型超参数（如学习率、正则化参数），可通过网格搜索、贝叶斯优化等方法找出模型最优参数。

3.正则化：通过惩罚模型复杂度来防止过拟合，包括L1正则化（Lasso）、L2正则化（Ridge）和弹性网络正则化。模型精准度评价

模型精准度评价是衡量模型预测材料性能能力的关键步骤，常用的评价指标包括以下方面：

回归问题：

*均方根误差（RMSE）：衡量预测值与实际值之间的差异程度，RMSE越小，模型精度越高。

*决定系数（R²）：表示预测值对实际值的拟合程度，R²越接近1，模型精度越高。

*平均绝对误差（MAE）：衡量预测值与实际值之间的绝对误差，MAE越小，模型精度越高。

分类问题：

*准确率：预测正确样本占总样本的比例，准确率越高，模型精度越高。

*召回率：预测为正类的样本中，实际为正类的样本所占比例，召回率越高，模型精度越高。

*F1-score：综合考虑准确率和召回率的指标，F1-score越高，模型精度越高。

模型优化策略

为了提升模型精准度，需要优化模型参数和训练过程，常用的策略包括：

参数优化：

*超参数优化：优化模型中的超参数，例如学习率、正则化系数等，以提升模型性能。

*正则化：加入正则化项，防止模型过拟合，提升模型泛化能力。

训练过程优化：

*数据预处理：对输入数据进行归一化、标准化等处理，提升模型鲁棒性。

*特征选择：选择对目标预测有显著影响的特征，减少特征冗余，提升模型效率。

*模型集成：将多个模型进行集成，利用不同模型的优势，提升最终预测精度。

*梯度下降方法：采用优化算法，如梯度下降法、ADAM等，寻找最佳模型参数。

具体实现方法：

*网格搜索：在超参数空间中进行网格搜索，寻找最优超参数组合。

*贝叶斯优化：利用贝叶斯推理，高效探索超参数空间，寻找最优超参数。

*交叉验证：将数据集划分为训练集和测试集，反复训练和验证模型，避免过拟合和提升泛化能力。

其他优化策略：

*迁移学习：利用已训练好的模型作为基础，初始化新模型，提升新任务的模型精度。

*主动学习：根据模型预测的不确定性，选择最不确定的样本进行标注，补充训练数据，提升模型性能。第五部分数据挖掘技术在材料性能预测中的应用关键词关键要点机器学习算法

1.监督学习：利用已标记的数据训练模型，预测新数据的性能。常用算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。

2.无监督学习：探索未标记数据的模式和结构。常用算法包括聚类、主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等。

3.深度学习：多层神经网络，能够从复杂数据中提取高级特征。常用算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、变压器网络等。

材料数据库构建与管理

1.数据收集和预处理：从实验、仿真和文献中收集数据，并进行数据清洗、规范化等处理。

2.材料特性定义：建立材料特性的分类体系，明确不同特性的定义和测量方法。

3.数据存储和管理：采用关系型数据库、非关系型数据库或云数据库等技术，安全高效地存储和管理材料数据。数据挖掘技术在材料性能预测中的应用

材料性能预测对于新材料研发和应用至关重要。数据挖掘技术与大数据的结合，为材料性能预测提供了前所未有的机会。

1.聚类分析

聚类分析是一种无监督学习技术，可将数据点分组为具有相似特征的簇。在材料科学中，聚类分析用于：

*识别相似材料组，有助于识别材料性能的潜在趋势。

*发现具有异常性能的材料，从而进行进一步研究和优化。

*对材料数据库进行降维，提高建模效率。

2.分类算法

分类算法是监督学习技术，用于基于已知标签对新数据点进行分类。在材料性能预测中，分类算法可用于：

*预测材料的机械性能，例如拉伸强度和杨氏模量。

*确定不同处理或加工条件下材料的性能变化。

*识别具有特定性能特征的材料，用于筛选和设计。

3.回归分析

回归分析是一种监督学习技术，用于预测连续值响应变量与一个或多个自变量之间的关系。在材料科学中，回归分析用于：

*建立材料性能与成分、微观结构或工艺参数之间的定量关系。

*优化材料配方以获得所需的性能。

*预测材料性能在不同环境或条件下的变化。

4.决策树

决策树是一种非参数监督学习技术，通过构建一组嵌套的“如果-则”规则来表示数据中的决策。在材料科学中，决策树用于：

*创建材料性能预测模型，易于解释和理解。

*识别材料性能的关键影响因素。

*对复杂材料系统进行特征选择和变量筛选。

5.神经网络

神经网络是高级机器学习模型，具有自我学习和适应的能力。在材料科学中，神经网络用于：

*处理复杂非线性关系，例如材料性能与微观结构之间的关系。

*预测材料性能的高维度数据，例如图像或光谱数据。

*开发可用于实际应用的材料性能预测模型。

案例研究：机械性能预测

大数据和数据挖掘技术已成功用于预测材料的机械性能。例如，研究人员使用了决策树和神经网络模型来预测钢的拉伸强度和断裂韧性。这些模型利用了从实验和模拟数据中提取的成分、热处理条件和微观结构特征等信息。研究表明，这些模型能够以高精度预测钢的机械性能，从而支持材料设计和选择。

结论

数据挖掘技术为材料性能预测提供了强大的工具，使研究人员能够从大数据中获取有价值的信息并建立可靠的预测模型。随着材料科学领域不断生成大量数据，数据挖掘技术将在材料性能预测中发挥越来越重要的作用，促进材料设计和开发的创新。第六部分云计算与高通量计算在预测中的影响关键词关键要点云计算与材料性能预测

1.云计算提供了弹性可扩展的计算资源，使高通量计算成为可能，从而加快了大数据驱动的材料性能预测。

2.云平台还提供了分布式存储和数据管理工具，使研究人员能够轻松访问、共享和分析海量材料数据。

3.云计算促进了协作式材料科学研究，使不同领域的研究人员能够共同创建和使用大型材料数据库，从而加快了新材料的发现和优化。

高通量计算在材料性能预测

1.高通量计算，如密度泛函理论(DFT)和分子动力学模拟，可以快速可靠地预测材料的原子级性能。

2.通过自动化实验设置和数据处理，高通量计算可以生成大量数据，从而使机器学习模型能够准确预测材料的宏观性能。

3.高通量计算与云计算相结合，使研究人员能够探索更大的材料空间并更快地识别潜在的高性能材料。云计算与高通量计算在材料性能预测中的影响

云计算和高通量计算的出现，为材料性能预测领域带来了变革性的影响，极大地提升了预测的准确性和效率。

云计算

云计算提供了一个分布式计算平台，通过按需提供虚拟资源（如计算能力、存储和网络带宽），能够处理海量数据集和复杂计算任务。材料性能预测需要处理庞大的数据集和执行计算密集型模拟，云计算可为这些任务提供充足的计算资源。

云计算的优势在于：

*弹性可扩展：可根据需求动态扩展或缩减虚拟资源，以满足峰值计算需求。

*成本高效：按需付费模式，仅需支付实际使用的资源。

*便捷易用：通过用户友好的界面和开放式API，可轻松集成到现有工作流程中。

高通量计算（HPC）

HPC是一种并行计算技术，利用大量计算节点同时执行计算任务。HPC可显著缩短复杂模拟的时间，加速材料性能预测进程。

HPC的优势在于：

*极高的性能：可利用数千个甚至数百万个计算核心，实现超高速计算。

*可扩展性：可轻松添加或移除计算节点，以满足不断变化的计算需求。

*高效性：并行计算可最大限度利用资源，大幅提升计算效率。

云计算与HPC的协同作用

云计算和HPC协同作用，可为材料性能预测提供更全面的解决方案：

*资源扩展：云计算可为HPC提供额外的计算资源，在峰值计算需求时提供支持。

*数据管理：云存储可存储和管理庞大的数据集，并提供方便的数据访问和共享。

*算法优化：云平台可用于开发和部署高效的算法，优化材料性能预测过程。

影响

云计算和高通量计算对材料性能预测的影响体现在以下几个方面：

*更高的预测准确性：可利用更强大的计算资源和更复杂的模拟算法，实现更准确的预测。

*更快的预测速度：HPC可显著缩短模拟时间，加快材料性能预测进程。

*预测范围更广：可预测更多种类的材料和更复杂的性能，扩展了材料性能预测的应用领域。

*材料设计优化：通过快速准确的预测，可加速材料设计和优化过程，缩短材料研发周期。

具体案例

*麻省理工学院：利用云计算和HPC，成功预测了数百种合金的强度、韧性和延展性。

*劳伦斯伯克利国家实验室：使用基于云计算的平台，预测了锂离子电池材料的性能，加速了电池开发进程。

*英特尔：利用HPC和云计算平台，为新材料设计和开发提供了快速准确的性能预测。

结论

云计算和高通量计算的结合，为材料性能预测带来了革命性的突破。通过提供充足的计算资源、缩短计算时间和优化算法，材料性能预测在准确性、效率和应用范围方面都取得了显著提升。这将极大地加速材料研发和创新进程，推动材料科学的发展和应用。第七部分材料性能预测在研发和工程中的意义关键词关键要点【材料性能预测在研发和工程中的意义】

【加速材料创新】

1.大数据和先进建模技术可大幅缩短新材料的筛选和开发周期，从而加快产品上市时间。

2.通过预测材料性能，研发团队可以专注于最具潜力的候选材料，避免盲目实验和资源浪费。

3.预测模型使研究人员能够优化材料合成工艺，提高材料性能并降低生产成本。

【优化工程设计】

材料性能预测在研发和工程中的意义

材料性能预测在研发和工程领域具有至关重要的意义，其影响体现在以下几个方面：

缩短研发周期和成本

传统上，材料开发是一个漫长且昂贵的过程，涉及广泛的实验测试。通过材料性能预测，研究人员能够在物理样品制备和测试之前虚拟筛选和评估材料候选者。这可以显着减少研发时间和成本，使研究人员能够集中精力研究更有希望的材料。

优化材料性能

材料性能预测使研究人员能够根据具体应用优化材料性能。通过探索材料成分、微观结构和加工工艺之间的复杂相互作用，预测模型可以识别影响特定性能（例如强度、韧性、导电性）的关键因素。这有助于研究人员定制材料，以满足特定应用的独特要求。

提高材料安全性

材料性能预测对于确保材料的安全性至关重要。通过模拟材料在不同条件下的行为，研究人员可以预测材料在极端环境（例如高压、高温）下的性能。这有助于识别潜在的失效模式和制定预防措施，从而提高材料的整体安全性。

设计创新的材料

材料性能预测为设计创新的材料开辟了新的可能性。通过探索已知材料的极限并预测以前未知的性能组合，研究人员能够发现具有突破性性能的新型材料。这对于开发下一代技术，例如轻质合金用于航空航天、高性能聚合物用于电子设备至关重要。

满足行业需求

材料性能预测对广泛的行业产生了深远的影响，包括汽车、航空航天、电子、能源和医疗。通过预测材料在实际应用中的性能，工程师能够设计更轻、更耐用、更高效的产品。例如，在汽车行业，材料性能预测用于优化汽车零部件的强度和重量，从而提高燃油效率。

支持可持续发展

材料性能预测有助于支持可持续材料的发展。通过模拟材料在长期使用条件下的性能，研究人员可以预测材料的寿命和环境影响。这有助于选择对环境无害的材料，并促进可持续发展实践。

案例研究

材料性能预测在研发和工程中的意义已通过众多案例研究得到例证：

*高强钢：材料性能预测用于开发强度远超传统钢材的新型高强钢。这使得工程师能够设计更轻、更耐用的汽车零部件，从而提高燃油效率。

*复合材料：材料性能预测用于优化复合材料的成分和结构，以提高强度、刚度和耐用性。这导致了更轻、更高效的飞机和风力涡轮机。

*生物材料：材料性能预测用于设计用于医疗植入物的生物相容材料。通过预测材料与人体组织的相互作用，研究人员能够开发出减少排斥反应和感染风险的植入物。

结论

材料性能预测在研发和工程中扮演着至关重要的角色。它加速了材料开发，优化了材料性能，提高了材料安全性，促进了创新材料的设计，满足了行业需求，并支持了可持续发展。随着计算能力和建模技术的不断进步，材料性能预测在未来将继续发挥越来越重要的作用。第八部分大数据时代材料性能预测的发展趋势关键词关键要点材料特征数据库的不断丰富

1.高精度实验数据和模拟数据的持续积累，扩展材料特征数据库。

2.采用机器学习和人工智能技术，从海量数据中提取潜在特征和规律。

3.建立不同尺度、不同领域的材料特征库，实现材料性能预测的跨尺度和跨领域应用。

人工智能模型的不断完善

1.深度学习、神经网络等机器学习模型在材料性能预测中得到广泛应用。

2.结合多模态数据，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

3.探索可解释性机器学习技术，增强模型的可靠性和可信度。

数据融合与多尺度建模

1.将实验数据、模拟数据、文献数据等多源数据进行整合和关联。

2.构建多尺度建模框架，从原子尺度到宏观尺度模拟材料性