万人操弓，共射一招，招无不中。 年8月26日，“第三届科学数据大会”在上海胜利落下帷幕，会议旨在集思广益，凝聚行业力量，探讨“大数据”在各领域学科创新、管理创新和产业创新方面的作用、途径、实践和挑战。 材料领域作为我国战略性产业之一，材料大数据也成为大会重点议题之一。 来自多家企事业单位的材料人，围绕数据需求、数据挖掘、数据规范与数据共享、数据存储暨数据库解决方案四大方面，深入探讨了材料基因大数据在现阶段的需求、现状与壁垒，力图探寻到构建中国版材料基因大数据库的现实途径，提升民族材料工业整体能力和国际竞争力。数据需求 通过数据将材料关系表示出来，对所有性能指标进行数字化标示，形成库，便于用户根据自身开发需求检索获取符合性能指标的对应材料成分及工艺参数，就能结合现实工艺解决材料研发生产的实际问题，大大提升研发与生产效率。 1、材料研发阶段 一直以来，材料研发对于数据的依赖都是非常大的。 现有的材料研发，往往基于个人、团队经验做数据支撑，或者通过检索海量的文献资料来获取数据支持。这种信息获取方式能够获取的信息有限，容易导致极低的研发效率和大量的重复劳动。 在各行各业都在积极迈进信息化时代的今天，材料行业也在渴求数据的信息化，方便研发人员快速地检索所需数据。 2、材料产业化阶段 产业化阶段成品质量不齐，次废品居高不下一直是材料行业无法回避之痛。 生产标准的数据标准化，能够有效解决依靠人工经验的材料生产质量问题。 基于以上两点，我们能够真切地感受到国内材料行业研发能力的薄弱和生产工艺的低下。而造成这种局面一个根本性的原因在于，国内的材料大数据应用还始终停留在理论阶段。促进材料行业进入大数据时代已经刻不容缓。数据挖掘 想要构建材料大数据平台，数据是基础，而数据来源一直都是摆在所有材料从业人员面前的一大难题。 为实现高效的材料数据挖掘，做好材料大数据平台构建的基础工作，与会人员针对传统数据挖掘办法、数据挖掘技术研究的意义以及实践探索等方面进行了深入的沟通、探讨与分享。 1、传统数据挖掘办法传统的数据依靠人工采集和整理，在有限的数据量之下采用试错法，导致一款新材料的研发周期高达20年以上甚至更久，已经无法跟上时代的发展以及市场的需求。 2、数据挖掘技术研究的意义 传统数据挖掘办法的落后，驱动了全新数据挖掘技术的探索。 通过数据挖掘技术总结材料的组份、组织（结构）和制备条件等与材料性质（性能）的关系，进而利用所得统计规律筛选新材料，并设计和优化材料的配方、控制材料制备条件和优化材料服役性能等，即通过理论计算和设计来“定做”或优化具有特定性能的新材料，旨在减少传统材料研究所用的“炒菜”方法（Trialanderrormethod）的盲目性，加快新材料开发。 3、数据挖掘技术的全新尝试 通过借鉴国外先进经验与自身的努力，国内相关研究机构业已提出数据挖掘技术的全新概念模型，并梳理了相关研究重点： A.与数据库的结合应用； B.与大数据、人工智能技术的结合应用； C.机器学习、数据挖掘的新理论、新方法、新技术； D.材料结构、配方、工艺与性能间数据挖掘模型（内禀关系）； E.基于数据挖掘模型的材料设计和性能优化（高通量筛选）； 在高通量筛选、多尺度表征、相关向量机以及材料图像检索等前沿数据挖掘技术领域，全行业正在积极探索，也初具成果。 技术研究的成果共享与协作，成为制约材料挖掘技术发展的要点之一，如何实现前沿技术的信息共享，协作推进各技术进步，也成了与会人员积极思考与讨论的议题。数据规范与数据共享 从零星的信息来看，对材料数据的整理已经在各基础单位中广泛地存在，国家也成立了材料科学数据共享网，旨在引导行业参与共享材料数据。 现实的情况是，我们还有很多亟待解决的数据规范与数据共享问题： 1、数据共享不仅涉及到研究成果保密问题，还涉及到科学家和工程师切身的利益问题，我们如何做好激励机制鼓励协作与共享？谁来制定与实施这个机制？是需要国家层面的支持还是依靠民间团队的努力？这些都是摆在所有与会人员面前的难题。如何积极推动国家公共财政支持形成的科学数据开放共享，也成为大会的热议议题之一。 2、零星存在的数据有如下一些典型特点：学科分支细、体系差别大；产生和记录数据的时间、周期、数量均不固定；多数据的实用需求多样，检索形式多样；用户、数据之间彼此独立。这些数据对于归档来说是异常困难的。积极构建数据规范模板，是行业人员最广泛的述求。由40多位材料行业专家组成的联合小组，建立了材料性能分类叙词表，为提升整体数据规范操作提供了一定的参考。数据存储 在参会的单位中，已经有很多机构正在积极践行材料数据库的解决方案。 北京科技大学就提出了“零散数据收集-临时存储-审核与规范整理-入库”的满足松散用户群特性的数据库解决方案，以数据结构、数据归类、数据标签的形式，合理归纳现有数据，以数据库标准建立达到数据规范的目的。 上海大学材料信息与数据科学中心提出了基于XML文法的数据规范模式，并构建了“上海MGI私有云”数据平台。 可见得是，材料数据库的解决方案一定要在分析、了解材料数据产生的特性上做文章。而且从目前的情况来看，整行业在进行数据库构建，实施数据库解决方案方面，仍然存在各自为政的现象，如果没有系统地协作，恐怕在未来很长一段时间，材料大数据平台仍然只会停留在理论层面。总结
本次大会在聚焦材料大数据方面，提出整个行业所面临的问题，也分享了行业人士在致力于推进材料大数据平台方面的构想和探索实践。
云材智慧（iMcData）正是顺应材料大数据、材料信息学的发展需求，提出了基于“实验宝（labpoo，基础实验管理与数据记录方面的应用工具）+协同创新网路+材料基因大数据平台+《TheJournalofMaterialsInformatics》杂志”的系统性材料数据解决方案，是国内较全面地，针对材料数据领域，具有较强可行性的解决方案。
可以看出，整个行业面临材料大数据需求的现实条件下，已经树立了基本的分享与共建材料大数据平台意识，与会者集思广益，开诚布公地分享经验。我们期待在此良好的氛围下，能够早日实现国际级层面的材料大数据平台实施与成型，届时，整个民族材料工业有望全面提升。白癜风软膏能不能治白癜风浙江治疗白癜风医院