挑战与趋势
材料研发对新兴技术、国家需求和科学的影响越来越重要。随着大数据时代的到来,材料类型、形式结构、性质和现象以及材料科学全方位研究方法(实验、理论、计算、建模和仿真、仪器/技术开发、合成、表征等)等方面研究格局的变化会成为材料研发效率提升的关键因素。材料研发模式向着数字化、网络化、智能化发展成为未来材料研发技术发展趋势。
典型应用
研发数据管理
iDataCenter系统为材料研发构建数据标准化管理规范和数据库建设的解决方案。帮助研发机构标准化、系统化、自动化管理研发数据,使研发数据真实可靠,可被追溯,避免重复测试与计算,以此降低研发成本、缩短研发周期、提高竞争力。
材料设计
iComputeHub系统基于ICME技术框架,为材料研发提供空间尺度和时间尺度上进行计算模拟的材料设计平台,支持计算模拟流程设计,输入输出数据智能识别管理,数据评价。
机器学习与数据挖掘
iDataInsight系统为材料研发构建材料数据机器学习的解决方案。iDataInsight为材料研发人员提供辅助材料性能预测,新材料发现,材料筛选的算法模型与机器学习平台。
相关产品
iDataCenter/ELN
数据智能管理系统
覆盖研发全生命周期,实现从概念设计、仿真分析、实验测试、生产制造到应用服役阶段的数据汇交、管理与融合。
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集成计算智能系统
面向多领域研发场景,提供简易图形化建模工具,结合高效的算法和流程管理,帮助科研人员快速开展高通量模拟与验证。
iDataInsight
机器学习应用系统
融合前沿信息学与机器学习技术,实现高效建模与快速分析,助力研发人员完成结构解析、性质预测与方案优化等创新任务。