郭雷领衔

2011年美国发布的“材料基因组计划”核心内涵是打造融“计算—实验—数据”为一体的新材料创新平台，即通过信息学领域和材料领域交叉的发展模式，达到加速材料研发目的。参考“材料基因组计划”的基本设想，结合信息学技术:通过各种成像技术探明材料的基本构成并利用图形图像的处理进行表征，利用这些表征数据分析、模拟改变其结构和排列方式，对现有材料结构数据分析预测、进行“扬长避短”的改造，开发出更加理想的全新材料。

材料基因工程是材料科技领域的颠覆性前沿技术，将促成新材料研发模式产生革命性的变革，极大地提升新材料的研发效率，缩短研发周期，降低研发成本。材料基因工程重点专项实施两年来，在关键共性技术研发和验证性示范应用方面取得了显著的进展。从材料高通量多尺度并发式自动流程算法和软件、材料高通量制备与表征关键技术和装备、材料基因工程专用数据库和大数据技术、材料服役与失效的高效表征技术等关键共性技术，以及材料基因工程技术在能源材料、生物医用材料、稀土功能材料、催化材料特种合金材料等战略新兴产业关键材料上的验证性研发示范等方面，材料基因工程的发展前景。

材料大数据是材料信息技术和材料基因工程的基础，同时数据不足也是全世界所有材料基因工程项目所面临的共同课题。为了加快数据收集的速度和范围，基于高通量计算、高通量实验的数据采集技术以及基于非结构化数据库的数据管理和高速检索技术引起了广泛的关注并取得了飞速发展。目前材料数据库中所采用的大数据技术，纵观数据采集、数据管理、数据应用的整个流程，特别是针对数据库建设和应用中的特有材料问题，如材料识别，材料类似性判断等问题，提出一套以材料科学和数据技术相结合的解决思路和方法。基于物理化学原理的特征量选择以及相关数据代用，展示在材料大数据不完备的客观条件下利用现有数据和机器学习技术实现新材料开发的小数据战略的必要性和可行性。

在材料基因工程技术研发方面的主要研究内容:开发出材料高通量第一原理并发式计算和多尺度建模软件，以及基于电子显微镜和同步辐射光源的材料高通量表征技术，并在新材料高效筛选中得到应用;在材料服役行为的多尺度模拟，以及利用同步辐射X射线成像与衍射对材料变形的多尺度原位实时表征方面取得了重要进展和突破;基于数据动态容器和无模式存储的数据库技术，建成了数据库/应用软件一体化、可扩展的系统框架，实现复杂异构材料数据的便捷和快速汇交。