上海交通大学

报告摘要：

近年来，材料科学正向“数据+人工智能（AI）”为核心的数据驱动方向发展。传统上，数据的主要功能是提供事实，被用作科学研究、技术设计、验证和决策的数字依据。在 AI 语境下，数据是由多种因素的复杂影响所产生的综合效果的信息载体。AI方法通过对海量数据进行处理和挖掘，提供了一种通过建立数据之间的关联来揭示复杂参数间隐性关系的手段。材料数据具有数量多、来源多、形式异质的特点。没有标准，不仅收集和储存复杂，而且使用不便。因此有必要建立统一的数据标准规范，保证多源异构数据可以顺畅地流通共享。由于数据的角色在第四范式中发生了根本性的变化，因此必须针对数据的内容、生成、记录、组织和利用提出一套新的原则，以确保材料数据与AI方法的要求相适应，为构建AI适配的数据（集）提供重要保障 。“数据工厂”是一种面向未来的新型数据生产基础设施的模型，由高通量实验和高通量计算平台组成，可以像工业生产线一样以标准化方式大规模、系统化地生产AI 适配数据，同时也具有数据收集、存储、处理、交换、共享和协作能力。

报告人简介：

汪洪，上海交通大学材料基因组联合研究中心主任，“致远”讲席教授，中国材料试验标准委员会（CSTM）材料基因工程领域委员会主任委员。获美国伊利诺伊大学材料科学与工程博士，在美国SONY、松下、Guardian Industries等跨国公司任职多年。曾担任中国工程院、中国科学院材料基因组重大咨询项目专家。牵头制定了世界上首部材料基因工程数据标准《材料基因工程数据通则》，在全球率先提出变革性的“数据工厂”概念。当前研究集中在材料基因工程理论，数据标准，高通量材料制备与表征技术及机器学习在材料中的应用。

报告地点：中关村园区M楼830会议室

腾讯会议：939-598-157

邀请人：凝聚态物质科学数据中心

联系人：何露 helu@iphy.ac.cn