你知道如何在大数据时代抓机遇、迎挑战吗?

大数据是一个通用术语，用于收集、组织、处理和收集洞察大型企业数据集所需的非传统安全策略和技术。虽然研究能够处理超出计算机计算能力或存储能力的数据的问题并不新鲜，但近年来，由于这种不同类型的计算的普遍性，规模和价值系统已经大大扩展。那么，到底应该如何在大数据信息时代发展抓住市场机遇，迎接挑战呢?

数据标准

根据国际标准化组织的数据库之间的统一数据标准的数据共享已经开发出了一系列的“产品模型数据交换标准”来形容整个产品生命周期标准的产品信息，旨在实现产品数据交换和共享，美国标准MatML基于XML技术研究院专门为材料数据管理和可扩展标记语言的交流发展。

材料信息数据库

材料信息包括：分类、结构、外观、性能、加工、使用、文献、行业和实验信息。

根据信息管理内容可分为材料进行基本性能研究数据和材料信息数，;其中，材料基本性能数据主要问题包括材料的力学性能。晶体结构，热力学动态信息数据和物理性质，为材料进行设计发展提供理论基础数据。材料进行信息系统数据库可以利用先进的信息网络技术，从文献，互联网等多种渠道提取和管理材料数据。包括生产过程数据，性能数据和服务性能的材料。

Granta开发的CMS和ASM开发的Mat.DB是离散数值型数据库，随着Web技术的发展。美国的MatWeb和日本的MatNavi都是著名的在线材料数据库。

MatWeb拥有一个超过115000种材料的性能方面进行研究数据，涵盖金属，塑料，陶瓷和化合物，数据技术分析方法主要存在问题源自制造商企业文化产品质量检验。其余来源于网络数据技术手册或专业协会，还具备ANSYS，Solid Works等CAD/CAM软件的数据可以输出的功能。MatNavi由日本国立材料科学发展研究院组建，拥有9个基础工作性能研究数据库。4个工程企业实际应用数据库和5个数据生态应用系统。目前，149个国家的11万多用户需要注册资金。

目前，我国经济系统的在线数据库管理是以北京科技技术大学，汇集了全国30多个科研工作单位的数据。超过60万级的各种类型的科学数据条带材料的一体化。

随着信息技术的发展，新的材料信息数据库将涵盖材料基础性能数据库，并整合工艺数据、文献专利、各国标准、专业图书和行业信息统一管理。专业书籍和行业信息统一管理，利用数据挖掘技术对素材库中大量数据进行分析预测。新知识和法律快速发现是对未来的研究和数据驱动的材料发展的主要研究领域。

集成设计平台材料

材料集成设计平台是以MGI为指导，集成材料数据库、高通量材料计算、材料测试与表征，材料数据管理和分析系统为一体的现代材料研发设计平台。

目前在建的材料集成设计平台有美国的AutomaticFlow和中国科学院计算机网络信息中心组建的Mat-cloud。

材料和数据进行挖掘技术的应用研究内容

(1)材料数据可视化

可视化是数据和信息技术应用到我们的大脑容易某些方法来分析和理解视觉表现，企业的材料和视觉信息数据的建立可以帮助研究人员开发从材料的不同视觉维度的分析和解释性能和材料结构之间的关系。

(2)材料数据挖掘

数据挖掘是利用特定算法搜索大数据集并从数据库中提取知识的过程，该过程主要包括数据输入，数据预处理、特征选择等。经过数据挖掘和后处理，终得到有用的信息。

传统的数据挖掘技术主要有线性和非线性分析，回归分析，因子分析，聚类分析。数据挖掘，随着数据挖掘技术的飞速发展，决策树理论，人工神经网络等新的技术不断应用于材料研究中。

决策树是通过直观地使用概率理论建立起来的树结构，其中我们的每个内部控制节点都表示属性上的测试。每个分支表示为类型，每个叶节点表示一个类别。决策树分类模型是一种非参数方法需要昂贵的测量仪XUES非常容易理解。

人工神经网络是模拟生物神经系统，每个节点代表一个特定的输出函数，即激励函数。两者之间的每个连接节点代表对所述连接信号的加权值的。的特点，可以用来关闭任何目标函数人工神经网络。但需要我们选择一个合适的拓扑来防止数据模型的过度拟合，可以通过处理信息冗余特征，冗余权值很小;对训练数集的噪声非常重要敏感。当隐藏节点数大时，ANN的训练一个相当耗时，但测试进行分类发展非常快。

数据进行挖掘研究方法以数据信息输入并分析预测产生模型输出，可以通过利用其对材料大数据分析建模发现潜在的组织结构性能影响发展规律。特别是在分析模拟晶体结构时，由于这种离散的不连续晶体结构。因此，使用的数据进行挖掘技术方法来研究分析和预测会很方便。

原子分辨率成像的未来机遇

近年来，R.Melko、Carrasquila等人在理论领域已经证明了物体提取的可行性。同时，机器学习技术在相变检测等方面取得了巨大的突破。例如，人工神经网络已成功应用于2D Ising、Potts模型、3D Hubbard Fermi模型，晶格规范理论和Chern绝缘体等经典和量子系统中的相位和相变检测。使用成像数据作为输入，通过在没有显式标记和配置的情况下通过混淆学习故意错误标记数据来“学习”相变。这种方法已经证明了Kitaev链中的拓扑相变和经典Ising模型中的热相变。同时可以扩展到企业使用进行一对判别分析合作学习网络从完全未标记的数据中检测相变，例如超流体等多体相的相变。

我们发现，定量测量数据利用数据挖掘和机器学习可以从细观原子和提取的物理信息来解决，但也有一些问题。例如，STEM实际上限于原子的3D序列，和机器学习方法，其可能会影响适用性的2D投影;的扫描探针显微镜。行为的表面原子的亚表面层的效果是未定义，对于分层材料，虽然一般都在单元中的原子是可见的。但有一些数据点也可能出现丢失，并且可以来自一个局部倾斜的信息技术可能也会丢失。

对于一些未知参数的命令由强相互作用，或分层分类，地面和竞争形势相关障碍等约束宏观缺陷。人们仍然要提取通过物理学习的相关信息进一步研究是否能提供必要的工具。