厲害了，我的材料信息數據庫！

材料牛注：當你想了解一種材料時，是否總是求助百度、谷歌？當你想開展一項新課題時，是否總是對新材料缺乏洞察力？材料圖書館要開業了，從此一切迎刃而解！

利用超級計算機和其他技術，科學家正在建立一個收錄材料性能的信息庫。鑒于這一數據庫會過于龐大，該圖書館只收錄了部分材料的性能信息。這些材料一般用于設計新材料，進而推動科技發展，解決社會和經濟問題。

這一信息庫因何而生？文獻，書籍中有著大量的照片和數據分析圖，這些信息不能被很好地收集和闡釋，就阻礙了新材料的發現進程。幸運的是，這一現象很快就會改變。

布法羅大學（UB）向美國國家科學基金會（NSF）融資290萬美元研究這一項目，志在將傳統的數據信息整合到現代化自動系統中，以更加快速地獲取信息，并加以理解和學習。

他們還將目光放在未被開發的圖像數據上，通過建模分析這些數據。這一舉措將為科研人員提供極大的方便，最終加速新材料的發現和商業化，同時降低成本。

Venu Govindaraju是計算機科學與工程的專家，擔任該項目基金的監督人。他說：“這一開拓性和多學科的研究給科研人員提供了有力的工具，將加速新材料的發現，進而提供了堅實的經濟后盾和廣泛的社會效益。”

該項目的其他監督人也都來自于UB。UB擁有這一特權是因為，NSF的數據基礎設施建設(DIBBS)方案使用了UB的人工智能科技。UB的人工智能非常優秀，尤其是1980的那項開創性工作——機器識別手寫筆跡，這一科技為世界范圍內的郵政部門節省了數十億美元的開支。

UB將利用DIBBS 的撥款創建材料數據工程實驗室(MaDE @UB)。該實驗室將利用人工智能，包括機器學習，圖像識別，材料信息學和建模，高速計算等尖端技術。目標是將數據庫改造，使之既能存儲和查詢信息，又能處理和預測信息。這樣就能迅速開發新材料，解決氣候變化，國家安全等一系列重大問題。

UB的合作者，藝術與科學學院的Rajan說：“我們創造了一個智能機器人系統，它能夠對文本，圖表，圖像進行科學的解釋。對于數據密集型的材料科學研究來說，人工智能無疑為此打開了新世界的大門，并深刻地影響著計算和實驗研究的發展。”

原文鏈接：New materials data research lab will analyze graphs and images。

本文由材料人編輯部楊超提供素材，王思迪編譯，點我加入材料人編輯部。

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