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材料发现是一个不间断的过程,一直是人类进步的里程碑;

基于网络物理空间,在协调和分析迄今为止存在的材料理论,加工和性能方面的知识,利用量子力学和其他材料属性的模拟软件,数字化材料数据,智能机器人学习算法等,实现材料的预测,设计和发现。有数以万计的材料具有不同的功能特性,实时性能和生态特性,并且经常组合使用。所以有必要汇集、组织、分析、解释和搜索大量多样的关于材料和材料制造各个阶段的实时数据。

材料大数据有助于弥补多尺度模型和多尺度试验之间的差距。使用廉价的传感器和更快、更便宜的组装电源,云计算、开放源码和用户友好的应用程序、大型数据分析算法、机器学习和人工智能,为材料数据驱动的未来制造机会的。各种制造工艺和材料的深层次优势,将有助于提高生产率、工艺效率、产品的环保性能。

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