材料資訊學是將電腦科學、資料科學和人工智慧應用於材料的特性分析、分類、選擇和開發。
在導入材料資訊學之前，工程師和科學家會建立材料清單，並將這些資訊儲存在手冊或簡單資料庫中。當他們需要特定材料的相關資訊時，會手動查詢。
資訊學的應用提供更好的方法來收集和整理材料屬性資料、追蹤該資料的歷史記錄和使用、簡化和自動化材料搜尋，甚至還能協助開發新材料。將資料科學、電腦科學和人工智慧 (AI) 應用到材料資訊學解決方案時，整個組織的材料科學都會受益。
在工業革命早期，工程師認知到理解和記錄不同材料的特性是產品開發的重要環節。工程師在決定機器中使用何種材料時，需要知道每種要使用材料的密度、剛度、強度和成本。隨著時間過去，材料性質的列示方式逐漸標準化，因此資料共享成為可能。
在電腦發明前，此類資訊會記錄在資料表或手冊，而工程師會手動查詢屬性，將摘要製作成表格，並據此選擇材料。經驗更豐富的工程師則仰賴先前的知識和先前使用過且偏好的材料。當電腦問世時，這些清單被數位化成可搜尋的資料庫，但過程仍須手動進行。
隨著可用材料數量增加，以及材料科學與工程領域的成熟，人們開始將現代資訊學技術應用於材料資料，進而推動材料資訊學的發展。
近年來，部分關鍵技術已可供研究人員、工程師和材料製造商使用，包括：
工程師現在不再依賴試錯或先前的知識來搜尋材料，而是運用最新方法搜尋、最佳化和分析材料探索和材料開發。沒有材料科學特定領域知識的人可以先制定設計目標，並使用材料資訊學來識別適合其應用領域的材料。
任何材料資訊學系統的工作流程和功能都可以分為兩個部分。第一部分涉及如何取得資料集並建立其結構。第二部分著重於使用系統進行材料探索或材料設計。即使您購買的是現成可用的系統，也必須瞭解系統的建立方式，才能確保材料資訊學系統工具充分善用目前功能，並能輕鬆整合材料科學和資訊學的新一代進展。
在能將材料資訊學系統用於材料研究之前，必須先填入資料集，以描述其管理的材料。這些資料也必須以能夠保持一致性存取的方式進行整理。任何材料資訊學工具的關鍵層面包括：
對於材料調查和選擇，有效工具中最關鍵的元件是代表每種材料及其變異的資料集。若有的話，資料可從政府或學術來源取得，或由材料供應商提供。較新的材料資訊學平台可以利用大型語言模型 (LLM)，將儲存在資料表、實驗室報告、手冊和較舊資料庫中的舊有資料擷取出來，並數位化為可用的資料集。當資料無法取得或不完整時 (尤其是新材料或先進材料的資料)，組織必須進行測試以取得實驗資料，或使用類似材料的現有資訊來計算或估計缺漏的屬性。
將材料資料庫轉化為工具，以善用資料分析、運算和人工智慧時，第一步是如何將資料集結構化。所選的資料結構必須支援工具在系統內及透過外部工具輸入、管理、搜尋和存取資料。
資料結構必須支援的關鍵考量包括：
材料資訊學系統的最終目標是協助使用者儲存、管理、瞭解、選擇或開發材料。因此，使用者介面是任何平台實用性的關鍵。它必須直觀易用，同時功能強大到足以處理複雜的材料權衡研究。
例如，它應為經驗豐富的材料研發工程師提供必要功能，使其能針對深空探測器探索先進複合材料系列，同時又能讓產品開發工程師用於比較消費性產品的聚合物。
功能強大的使用者介面也包含智慧搜尋工具，讓使用者能依屬性篩選並識別相關材料。視覺化工具可讓使用者比較材料之間的差異或材料資料的變異。
其中，用於系統性材料選擇的最常見工具是 Ashby Plot。此散佈圖會顯示兩個以上的材料屬性，讓工程師能比較特性，並快速做出資料導向的材料決策。
從材料資訊學系統擷取的資料，必須能在最大實際可行範圍內，輕鬆傳輸至工程師和研究人員在其原生使用者介面 (UI) 中使用的其他工具。平台應能直接連線至電腦輔助設計 (CAD)、模擬、製造、供應鏈和品質保證工具。
這可以透過以下方式實現：
妥善建構的跨平台整合，可讓整個組織的設計、製造和模擬工程師輕鬆存取材料的單一事實來源和資訊。
強大的資料結構結合大型高品質資料集後，可進行資料分析，以比較、排名、最佳化和應用機器學習技術，例如深度學習和預測分析。模擬也可以支援化學分析、超穎材料設計和預測建模。在材料資訊學系統用於著重合成新材料的專案時，這會特別實用。
將資訊科學應用於材料科學的優勢之一，是能在整個過程中實現強大的可追溯性。從追蹤材料測試所用的標準，到記錄誰在何時新增或修改什麼資料，可追蹤性能為系統中的資料集增添額外的安全性和當責性。
材料資訊學系統的使用者通常會遵循三種工作流程：選擇材料、尋找已知材料的資料，以及管理材料資料。
工程師或科學家想要選擇材料時，通常會遵循三個步驟：
要對材料選項進行任何資料導向探索，都要先建立對於該材料的要求。使用者必須瞭解其材料資訊學系統如何定義這些要求，或哪些材料特性會影響這些要求。要求不僅僅包含密度或剛度等機械屬性。成本、可用性、必要的處理、應對、永續性目標等因素和法規限制也包含在內。
接著，使用者會使用系統的功能來探索、搜尋、比較和預測，以選擇最符合其要求的材料。由於許多要求可能相互衝突，因此按所需值範圍進行簡單搜尋往往無法奏效。工程師可利用材料資訊學系統中的巨量資料功能，透過資料導向的材料選擇流程，找到最佳的材料。
選擇材料後，必須透過測試或模擬驗證其選擇。這可以透過材料資訊學系統中的簡單計算，或使用其衍生資料的模擬來完成。如果透過模擬進行虛擬測試不實際，使用者必須執行實體測試。然後，任何額外測試的結果都應輸入到系統，以增強機器學習模型。為確保品質和可追溯性，使用者也應追蹤其在何時何地如何使用材料資訊學平台的材料資料。
使用者想要存取已知材料的資料時，通常會使用名稱、標準編號或內部命名法等識別碼來搜尋系統的資料集。找到後，他們會以偏好的格式擷取資訊，以方便使用。擷取的資料檔案也應包含資料來源的一些相關資訊。
最後的工作流程是最重要的一環：管理材料資料。此流程涉及找出相關資料記錄，並以直觀且可追蹤的方式編輯這些記錄。這也可能包含執行步驟來連結相關資料，並將不準確或已遭取代的資料標示為不可使用。
從簡單的資料庫到目前支援 AI 的整合式工具套件，材料資訊學已有長足進展。各種規模的組織都可以掌握最新趨勢，並採用符合需求的合適材料情報工具，來實現材料資訊學的優勢。
材料資訊學最重要的趨勢是持續使用機器學習和深度學習 (DL) 架構。這些技術加上大型語言模型，實現 AI 驅動的材料探索，能為使用者帶來顯著優勢。
另一個新興趨勢是更佳的整合度，無論是在材料資訊平台內部，或是這些平台與其他應用程式 (如供應鏈工具、CAD軟體和模擬) 之間，整合度都有所提升。更先進的企業也會利用 AI 代理程式，自動化材料資料維護和探索的相關工作，並自動化整合這些工作至企業工作流程。
此外，資料科學團隊和開發材料資訊學工具的公司能更容易地取得材料資料、雲端技術堆疊及更精密的視覺化與比較工具，進而充分善用相關優勢。這些趨勢共同促使材料資料的使用方式更加準確、更有效率且更創新。
工程團隊可以使用 Ansys Granta 材料資訊、選擇和資料管理產品集合等工具，改善材料資料管理和選擇流程，這些工具能為設計工程師和材料科學家等使用者提供資料導向的材料情報。這些工具可讓組織擷取和保護材料資料，同時支援材料評估和選擇。
若公司需要全方位材料資訊學系統，Ansys Granta MI Enterprise 材料資料管理軟體這樣的解決方案可支援與 CAD、電腦輔助工程 (CAE) 和產品生命週期管理 (PLM) 工具進行整合。設計團隊可受益於直觀使用者介面及在整個企業中追蹤單一事實來源。若組織主要對材料資訊學的材料選擇方面感興趣，Ansys Granta Selector 材料選擇軟體等專門工具可協助使用者做出明智的決策，以不斷創新、解決材料挑戰、降低成本和驗證材料選擇。
實作材料資訊學的公司也應建立內部專業知識，或與合作夥伴共同作業，以擷取新材料並分析其特性、分享材料情報，並針對材料科學及材料資料在下游應用領域中的使用，開發最佳實作範例。此類合作關係的產業公認標準是 Ansys Granta 協同合作團隊。
材料資訊學整合模擬後，功能就不僅僅是資料管理和分析。模擬採用運算方法來支援使用者工作流程的全部三個階段：定義、選擇和開發材料。材料屬性是任何模擬的基本輸入內容，因此工程師無需進行昂貴的物理測試，就能進行分析以確定需要哪些屬性、開發新的材料組合或複合材料配置、計算後處理步驟的影響，以及驗證材料的有效性。
其中一個強而有力的範例是結合使用 Ansys Mechanical 結構有限元素分析軟體與 Ansys Granta Materials Data for Simulation 屬性資料庫 (可在關鍵 Ansys 求解器中取得，為選用材料資料庫)，能展現出材料資訊學如何直接整合至模擬流程 (或反向操作)。工程師可以選擇材料，並評估其在多種負載條件下的效能。最佳化模組和實驗設計介面 (例如 Mechanical 軟體內建的設計探索工具) 也能協助工程師評估對材料屬性變異的設計敏感度，甚至最佳化設計的材料要求。
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