你知道如何在大數(shù)據(jù)時(shí)代抓機(jī)遇、迎挑戰(zhàn)嗎?
大數(shù)據(jù)是一個(gè)通用術(shù)語，用于收集、組織、處理和收集洞察大型企業(yè)數(shù)據(jù)集所需的非傳統(tǒng)安全策略和技術(shù)。雖然研究能夠處理超出計(jì)算機(jī)計(jì)算能力或存儲(chǔ)能力的數(shù)據(jù)的問題并不新鮮，但近年來，由于這種不同類型的計(jì)算的普遍性，規(guī)模和價(jià)值系統(tǒng)已經(jīng)大大擴(kuò)展。那么，到底應(yīng)該如何在大數(shù)據(jù)信息時(shí)代發(fā)展抓住市場(chǎng)機(jī)遇，迎接挑戰(zhàn)呢?
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)
根據(jù)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織的數(shù)據(jù)庫之間的統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)共享已經(jīng)開發(fā)出了一系列的“產(chǎn)品模型數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)”來形容整個(gè)產(chǎn)品生命周期標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品信息，旨在實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)交換和共享，美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)MatML基于XML技術(shù)研究院專門為材料數(shù)據(jù)管理和可擴(kuò)展標(biāo)記語言的交流發(fā)展。
材料信息數(shù)據(jù)庫
材料信息包括：分類、結(jié)構(gòu)、外觀、性能、加工、使用、文獻(xiàn)、行業(yè)和實(shí)驗(yàn)信息。
根據(jù)信息管理內(nèi)容可分為材料進(jìn)行基本性能研究數(shù)據(jù)和材料信息數(shù)，;其中，材料基本性能數(shù)據(jù)主要問題包括材料的力學(xué)性能。晶體結(jié)構(gòu)，熱力學(xué)動(dòng)態(tài)信息數(shù)據(jù)和物理性質(zhì)，為材料進(jìn)行設(shè)計(jì)發(fā)展提供理論基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。材料進(jìn)行信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫可以利用先進(jìn)的信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，從文獻(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)等多種渠道提取和管理材料數(shù)據(jù)。包括生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，性能數(shù)據(jù)和服務(wù)性能的材料。
Granta開發(fā)的CMS和ASM開發(fā)的Mat.DB是離散數(shù)值型數(shù)據(jù)庫，隨著Web技術(shù)的發(fā)展。美國(guó)的MatWeb和日本的MatNavi都是著名的在線材料數(shù)據(jù)庫。
MatWeb擁有一個(gè)超過115000種材料的性能方面進(jìn)行研究數(shù)據(jù)，涵蓋金屬，塑料，陶瓷和化合物，數(shù)據(jù)技術(shù)分析方法主要存在問題源自制造商企業(yè)文化產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)。其余來源于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)技術(shù)手冊(cè)或?qū)I(yè)協(xié)會(huì)，還具備ANSYS，Solid Works等CAD/CAM軟件的數(shù)據(jù)可以輸出的功能。MatNavi由日本國(guó)立材料科學(xué)發(fā)展研究院組建，擁有9個(gè)基礎(chǔ)工作性能研究數(shù)據(jù)庫。4個(gè)工程企業(yè)實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)庫和5個(gè)數(shù)據(jù)生態(tài)應(yīng)用系統(tǒng)。目前，149個(gè)國(guó)家的11萬多用戶需要注冊(cè)資金。
目前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的在線數(shù)據(jù)庫管理是以北京科技技術(shù)大學(xué)，匯集了全國(guó)30多個(gè)科研工作單位的數(shù)據(jù)。超過60萬級(jí)的各種類型的科學(xué)數(shù)據(jù)條帶材料的一體化。
隨著信息技術(shù)的發(fā)展，新的材料信息數(shù)據(jù)庫將涵蓋材料基礎(chǔ)性能數(shù)據(jù)庫，并整合工藝數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)專利、各國(guó)標(biāo)準(zhǔn)、專業(yè)圖書和行業(yè)信息統(tǒng)一管理。專業(yè)書籍和行業(yè)信息統(tǒng)一管理，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)素材庫中大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。新知識(shí)和法律快速發(fā)現(xiàn)是對(duì)未來的研究和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的材料發(fā)展的主要研究領(lǐng)域。
集成設(shè)計(jì)平臺(tái)材料
材料集成設(shè)計(jì)平臺(tái)是以MGI為指導(dǎo)，集成材料數(shù)據(jù)庫、高通量材料計(jì)算、材料測(cè)試與表征，材料數(shù)據(jù)管理和分析系統(tǒng)為一體的現(xiàn)代材料研發(fā)設(shè)計(jì)平臺(tái)。
目前在建的材料集成設(shè)計(jì)平臺(tái)有美國(guó)的AutomaticFlow和中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心組建的Mat-cloud。
材料和數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘技術(shù)的應(yīng)用研究?jī)?nèi)容
(1)材料數(shù)據(jù)可視化
可視化是數(shù)據(jù)和信息技術(shù)應(yīng)用到我們的大腦容易某些方法來分析和理解視覺表現(xiàn)，企業(yè)的材料和視覺信息數(shù)據(jù)的建立可以幫助研究人員開發(fā)從材料的不同視覺維度的分析和解釋性能和材料結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。
(2)材料數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘是利用特定算法搜索大數(shù)據(jù)集并從數(shù)據(jù)庫中提取知識(shí)的過程，該過程主要包括數(shù)據(jù)輸入，數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇等。經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘和后處理，終得到有用的信息。
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有線性和非線性分析，回歸分析，因子分析，聚類分析。數(shù)據(jù)挖掘，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的飛速發(fā)展，決策樹理論，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新的技術(shù)不斷應(yīng)用于材料研究中。
決策樹是通過直觀地使用概率理論建立起來的樹結(jié)構(gòu)，其中我們的每個(gè)內(nèi)部控制節(jié)點(diǎn)都表示屬性上的測(cè)試。每個(gè)分支表示為類型，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)類別。決策樹分類模型是一種非參數(shù)方法需要昂貴的測(cè)量?jī)xXUES非常容易理解。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)特定的輸出函數(shù)，即激勵(lì)函數(shù)。兩者之間的每個(gè)連接節(jié)點(diǎn)代表對(duì)所述連接信號(hào)的加權(quán)值的。的特點(diǎn)，可以用來關(guān)閉任何目標(biāo)函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但需要我們選擇一個(gè)合適的拓?fù)鋪矸乐箶?shù)據(jù)模型的過度擬合，可以通過處理信息冗余特征，冗余權(quán)值很小;對(duì)訓(xùn)練數(shù)集的噪聲非常重要敏感。當(dāng)隱藏節(jié)點(diǎn)數(shù)大時(shí)，ANN的訓(xùn)練一個(gè)相當(dāng)耗時(shí)，但測(cè)試進(jìn)行分類發(fā)展非常快。
數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘研究方法以數(shù)據(jù)信息輸入并分析預(yù)測(cè)產(chǎn)生模型輸出，可以通過利用其對(duì)材料大數(shù)據(jù)分析建模發(fā)現(xiàn)潛在的組織結(jié)構(gòu)性能影響發(fā)展規(guī)律。特別是在分析模擬晶體結(jié)構(gòu)時(shí)，由于這種離散的不連續(xù)晶體結(jié)構(gòu)。因此，使用的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘技術(shù)方法來研究分析和預(yù)測(cè)會(huì)很方便。
原子分辨率成像的未來機(jī)遇
近年來，R.Melko、Carrasquila等人在理論領(lǐng)域已經(jīng)證明了物體提取的可行性。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在相變檢測(cè)等方面取得了巨大的突破。例如，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成功應(yīng)用于2D Ising、Potts模型、3D Hubbard Fermi模型，晶格規(guī)范理論和Chern絕緣體等經(jīng)典和量子系統(tǒng)中的相位和相變檢測(cè)。使用成像數(shù)據(jù)作為輸入，通過在沒有顯式標(biāo)記和配置的情況下通過混淆學(xué)習(xí)故意錯(cuò)誤標(biāo)記數(shù)據(jù)來“學(xué)習(xí)”相變。這種方法已經(jīng)證明了Kitaev鏈中的拓?fù)湎嘧兒徒?jīng)典Ising模型中的熱相變。同時(shí)可以擴(kuò)展到企業(yè)使用進(jìn)行一對(duì)判別分析合作學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)從完全未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中檢測(cè)相變，例如超流體等多體相的相變。
我們發(fā)現(xiàn)，定量測(cè)量數(shù)據(jù)利用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)可以從細(xì)觀原子和提取的物理信息來解決，但也有一些問題。例如，STEM實(shí)際上限于原子的3D序列，和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其可能會(huì)影響適用性的2D投影;的掃描探針顯微鏡。行為的表面原子的亞表面層的效果是未定義，對(duì)于分層材料，雖然一般都在單元中的原子是可見的。但有一些數(shù)據(jù)點(diǎn)也可能出現(xiàn)丟失，并且可以來自一個(gè)局部?jī)A斜的信息技術(shù)可能也會(huì)丟失。
對(duì)于一些未知參數(shù)的命令由強(qiáng)相互作用，或分層分類，地面和競(jìng)爭(zhēng)形勢(shì)相關(guān)障礙等約束宏觀缺陷。人們?nèi)匀灰崛⊥ㄟ^物理學(xué)習(xí)的相關(guān)信息進(jìn)一步研究是否能提供必要的工具。
數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
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