材料信息学是一门利用计算机科学、数据科学和人工智能进行材料表征、分类、选择和开发的学科。
在引入材料信息学之前，工程师和科学家的做法是创建材料列表，并将这些信息存储在手册或简单的数据库中。当需要关于特定材料的信息时，他们则会手动进行查找。
信息学的应用不仅为收集和整理材料属性数据、跟踪相关数据的历史和使用记录、简化和自动化材料搜索提供了改进的方法，甚至还有助于新材料开发。如果将数据科学、计算机科学和人工智能（AI）应用于材料信息学解决方案，整个组织范围内的材料科学工作都将从中受益。
在工业革命早期，工程师就认识到，了解和记录不同材料的特性是产品开发的重要组成部分。在制定关于机器所用材料的决策时，工程师需要了解他们想要使用的每种材料的密度、刚度、强度和成本。久而久之，就形成了标准化的材料属性列表，从而使材料数据共享成为可能。
在使用计算机之前，这些信息保存在数据表或手册中，工程师要手动查找属性，在表格中进行汇总，然后做出相应的材料选择。经验更丰富的工程师则依靠之前积累的知识储备，倾向于选择他们已使用过的材料。当引入计算机后，这些列表被数字化，成为了可搜索的数据库，但这一过程仍然需要手动进行。
随着可用材料的日益增多以及材料科学和工程领域的日趋成熟，人们开始将现代信息学技术应用于材料数据，从而推动了材料信息学的发展。
近年来，研究人员、工程师和材料制造商可使用的一些关键技术包括：
工程师无需依靠试错法或知识储备来进行材料搜索，他们现在可以使用最新的搜索、优化和分析方法来进行材料发现和材料开发。因此，即使缺乏材料科学领域的特定知识，工程师也可以从设计目标入手，并使用材料信息学来确定其应用适合的材料。
所有材料信息学系统的工作流程和功能都可分为两个部分：第一部分涉及如何获取和构建数据集。第二部分则侧重于如何使用该系统进行材料发现或材料设计。即便您购买的是即用型系统，了解其创建方式也十分重要，这可以确保充分利用材料信息学系统工具的当前功能，并轻松受益于材料科学和信息学的新一代进步成果。
将材料信息学系统用于材料研究之前，必须先导入包含相关材料属性描述的数据集，这些数据还必须以一种支持持续访问的方式进行组织。材料信息学工具通常都包含以下几个关键方面：
对于有效的材料研究和材料选择工具而言，最关键的部分是表示每种材料及其变化的数据集。当相关数据可用时，可以从政府或学术来源进行采购或获取，也可以由材料供应商提供。较新的材料信息学平台可以利用大型语言模型（LLM）来提取数据表、实验室报告、手册和旧数据库中存储的原有数据，将其数字化并集成到可用的数据集中。如果数据不可用或不完整时，尤其是对于新材料或高级材料，企业必须进行测试以获取实验数据，或使用类似材料的现有信息来计算或估算尚不明确的属性。
构建数据集结构，是将材料数据库转化为利用数据分析、计算和人工智能的工具的第一步。其中，数据结构必须支持该工具能够同时在系统内部和通过外部工具，进行数据输入、管理、搜索和访问等操作。
数据结构必须满足的关键需求包括：
从根本上说，材料信息学系统的目标是帮助用户存储、管理、了解、选择或开发材料。因此，用户界面是确保平台具备实用性的关键。界面必须直观、具有足够强大的功能，以处理复杂的材料权衡研究。
例如，它应能为经验丰富的材料研发工程师提供所需的功能，来探索深空探测器所用的高级复合材料系列，同时，也能助力产品研发工程师比较消费类产品的聚合物。
强大的用户界面，还需具备智能搜索工具，使用户能够按属性进行筛选并识别相关材料。可视化工具使用户能够比较材料之间的差异或材料数据中的变化。
Ashby图是最常用的系统材料选择工具之一。这种散点图会显示两种或多种材料属性，使工程师能够比较特性并基于数据快速制定材料决策。
从材料信息学系统中检索的数据必须能尽可能容易地传输到其他工具，以便工程师和研究人员在其本地用户界面（UI）中使用。平台应能够直接连接到计算机辅助设计（CAD）、仿真、制造、供应链和质量保证工具。
这可以通过以下方式实现：
如果构建得当，跨平台集成可以让整个组织内的设计、制造和仿真工程师，轻松访问统一真实数据源以及材料相关信息。
与大型高质量数据集相结合，强大的数据结构可实现数据分析，以进行比较、分级和优化，以及实现机器学习技术（如深度学习和预测分析）的应用。仿真还可为化学分析、超材料设计和预测性建模提供支持。对于将材料信息学系统用于新材料合成项目，这一优势尤为明显。
将信息科学应用于材料科学的优势之一，是能够在整个流程中实现稳健的可追溯性。从跟踪材料测试所用的标准到添加或修改的数据类型、记录人员和时间，可追溯性为系统中的数据集增加了一层额外的安全性和责任可追溯能力。
材料信息学系统的用户通常遵循三种类型的工作流程：选择材料、查找已知材料的数据和管理材料数据。
当想要选择一种材料时，工程师或科学家通常会遵循三个步骤：
在开展任何数据驱动的材料探索前，必须先明确对材料的要求。用户必须了解其材料信息学系统如何定义这些要求，或者哪些材料特性会影响这些要求。材料要求不仅仅是指密度或刚度等机械属性，还包括成本、可用性、所需处理工艺、操作与管理要求、可持续性目标、监管限制等因素。
接下来，用户使用系统功能来进行探索、搜索、比较和预测，以选择最符合要求的材料。由于许多要求可能会相互冲突，因此单纯按照所需值范围进行简单的搜索并不可行。但是，利用材料信息学系统中的大数据功能，工程师就能够通过数据驱动的材料选择流程找到最佳匹配材料。
一旦选择了某一种材料，必须通过测试或仿真对其进行验证。该步骤可以通过在材料信息学系统中进行简单计算，或利用所获得的数据进行仿真来实现。如果无法通过仿真进行虚拟测试，用户则必须执行物理测试。任何补充测试的结果都应输入回系统中，以增强机器学习模型。用户还应跟踪他们如何、何时以及何地使用材料信息学平台的材料数据，以提高质量和可追溯性。
当想要访问已知材料的数据时，用户通常会使用名称、标准编号或内部命名等标识符来搜索系统数据集，并且在找到数据后，以所需格式提取信息，以便后续使用。提取的数据文件还应包含有关数据源的一些信息。
最后，同样重要的工作流程是：管理材料数据。该流程不仅涉及定位相关数据记录，以直观、可追溯的方式对其进行编辑，还包括链接相关数据，并将不准确或被替换的数据标记为不可用。
从简单的数据库到支持AI的集成工具套件，材料信息学如今已实现了显著进展。各种规模的企业都可以了解最新趋势，并根据需要采用合适的材料智能工具，从而实现材料信息学的优势。
材料信息学最重要的趋势，是机器学习和深度学习（DL）框架的的持续应用。这些技术与大型语言模型一起，使AI驱动的材料发现成为现实，从而为用户带来显著优势。
另一大新兴趋势则是更出色的集成，这不仅存在于材料信息平台内部，更体现在这些平台与供应链工具、CAD软件和仿真等其他应用之间。更先进的企业还利用AI代理来自动化执行材料数据维护和发现的相关任务，并将其集成到企业内部工作流程中。
数据科学团队和材料信息学工具开发企业，也在充分利用更广泛的材料数据、基于云的技术堆栈以及更先进的可视化和比较工具。在这些趋势的共同推动下，更准确、更高效且更具创新性的材料数据应用将指日可待。
工程团队可以通过Ansys Granta材料信息、选择和数据管理产品系列等工具改进材料数据管理和选择流程，该软件可为从设计工程师到材料科学家等广泛用户提供数据驱动的材料信息。这些工具使企业能够采集和安全管理材料数据，同时支持材料评估和选择。
对于需要综合材料信息学系统的企业而言，还可采用像Ansys Granta MI Enterprise材料数据管理软件这样的解决方案，其支持与CAD、计算机辅助工程（CAE）和产品生命周期管理（PLM）工具的集成。设计团队可受益于直观的用户界面以及跨整个企业的统一真实数据源可追溯性。对于主要关注材料信息学材料选择方面的企业而言，Ansys Granta Selector材料选择软件等专业工具可帮助用户做出明智决策，以开展创新，解决材料挑战，降低成本并验证材料选择。
实施材料信息学的企业还应建立内部专业能力，或与合作伙伴合作，以表征和采集新材料，共享材料信息，并开发材料科学和材料数据在下游应用中的最佳应用实践。Ansys Granta协作团队在此类合作伙伴关系中建立了行业公认的标准。
材料信息学通过集成仿真，超越了数据管理和分析范畴。仿真则使用计算方法来支持用户工作流程的所有三个阶段：定义、选择和开发材料。由于材料属性是任何仿真的基础输入，因此工程师无需成本高昂的物理测试，即可进行分析，以确定所需的属性，开发新的材料组合或复合材料结构，计算后处理步骤的影响，并验证材料的有效性。
Ansys Mechanical结构有限元分析软件与Ansys Granta仿真材料数据属性数据库（可选的材料数据资料库，可与Ansys关键求解器配套使用）的强强联合，是材料信息学与仿真流程实现直接双向集成的有力例证。工程师可以选择材料，并在一系列载荷条件下评估其性能。优化模块和实验设计DOE界面，如Mechanical软件中内置的design explorer工具，还可以帮助工程师评估对材料属性变化的设计敏感度，甚至优化设计的材料要求。
如果您面临工程方面的挑战，我们的团队将随时为您提供帮助。我们拥有丰富的经验并秉持创新承诺，期待与您联系。让我们携手合作，将您的工程挑战转化为价值增长和成功的机遇。欢迎立即联系我们进行交流。