厉害了，我的材料信息数据库！

材料牛注：当你想了解一种材料时，是否总是求助百度、谷歌？当你想开展一项新课题时，是否总是对新材料缺乏洞察力？材料图书馆要开业了，从此一切迎刃而解！

利用超级计算机和其他技术，科学家正在建立一个收录材料性能的信息库。鉴于这一数据库会过于庞大，该图书馆只收录了部分材料的性能信息。这些材料一般用于设计新材料，进而推动科技发展，解决社会和经济问题。

这一信息库因何而生？文献，书籍中有着大量的照片和数据分析图，这些信息不能被很好地收集和阐释，就阻碍了新材料的发现进程。幸运的是，这一现象很快就会改变。

布法罗大学（UB）向美国国家科学基金会（NSF）融资290万美元研究这一项目，志在将传统的数据信息整合到现代化自动系统中，以更加快速地获取信息，并加以理解和学习。

他们还将目光放在未被开发的图像数据上，通过建模分析这些数据。这一举措将为科研人员提供极大的方便，最终加速新材料的发现和商业化，同时降低成本。

Venu Govindaraju是计算机科学与工程的专家，担任该项目基金的监督人。他说：“这一开拓性和多学科的研究给科研人员提供了有力的工具，将加速新材料的发现，进而提供了坚实的经济后盾和广泛的社会效益。”

该项目的其他监督人也都来自于UB。UB拥有这一特权是因为，NSF的数据基础设施建设(DIBBS)方案使用了UB的人工智能科技。UB的人工智能非常优秀，尤其是1980的那项开创性工作——机器识别手写笔迹，这一科技为世界范围内的邮政部门节省了数十亿美元的开支。

UB将利用DIBBS 的拨款创建材料数据工程实验室(MaDE @UB)。该实验室将利用人工智能，包括机器学习，图像识别，材料信息学和建模，高速计算等尖端技术。目标是将数据库改造，使之既能存储和查询信息，又能处理和预测信息。这样就能迅速开发新材料，解决气候变化，国家安全等一系列重大问题。

UB的合作者，艺术与科学学院的Rajan说：“我们创造了一个智能机器人系统，它能够对文本，图表，图像进行科学的解释。对于数据密集型的材料科学研究来说，人工智能无疑为此打开了新世界的大门，并深刻地影响着计算和实验研究的发展。”

原文链接：New materials data research lab will analyze graphs and images。

本文由材料人编辑部杨超提供素材，王思迪编译，点我加入材料人编辑部。

材料测试，数据分析，上测试谷。