材料数据库的现状与未来:AI 技术引领的创新应用前景
冯建发1，2，3，王畅畅2，苏航2，3，宿彦京1 (1.北京科技大学新材料技术研究院)(2.北京新材道数智科技有限公司)(3.中国钢研科技集团有限公司数字化研发中心)
摘要: 随着人工智能技术的不断进步，材料数据库在材料科学研究中扮演着日益重要的角色。旨在探讨材料数据库如何通过与AI 技术的融合，扩展其应用范围并提升其核心价值。通过文献综述的方法，系统地分析了材料数据库的当前分类，包括材料基础数据库、生产加工数据库、应用服役数据库等，并概述了支撑技术如机器学习、深度学习、数据标准化技术的应用情况。尽管国际上材料数据库的发展呈现出智能化、网络化、资产化、去中心化的趋势，但在数据质量、数据共享、知识产权、市场运维等方面仍面临挑战。未来材料数据库的发展将受益于与新兴技术如材料数据工厂、区块链、隐私计算、AI 大模型的结合，这将为新材料的研发和应用提供创新的手段和场景工具。
关键词: 材料数据库; 大数据技术; AI; 机器学习; 大模型
目录介绍
1 前言
2 材料数据库概述
2. 1 材料数据库的工程价值
(1) 服务于工程选材、评估与优化
(3) 服务于材料与工艺计算
2. 2 材料数据库类别
2. 2. 1 材料基础数据库
2. 2. 2 生产加工数据库
(1) 焊接数据库
(2) 切削数据库
(3) 热处理数据库
(4) 铸锻数据库
2. 2. 3 应用服役数据库
(1) 腐蚀数据库
(2) 疲劳数据库
(3) 磨损数据库
(4) 蠕变数据库
(5) 断裂数据库
2. 3 存在的问题与挑战
(1) 数据质量问题
(2) 知识产权和共享问题
(3) 数据库的商业运维问题
3 材料数据库的支撑性技术
3. 1 机器学习技术
3. 2 深度学习技术
3. 3 数据标准化技术
4 材料数据平台的技术前景
4. 1 材料数据工厂
4. 2 材料区块链
4. 3 隐私计算
4. 4 材料大模型
5 结语
©软件著作权归作者所有。本站所有文件均来源于网络，仅供学习使用，请支持正版！
转载请注明出处！
发表评论 取消回复