用于各种集成模拟的联合自动化存储库(JARVIS)是一个全面的基础架构,提供数据库,工具,教程和基准,用于多尺度,多模式,向前和倒数材料。强调开放访问原则和可重复性,它整合了理论和实验方法,例如密度功能性功能性,量子蒙特卡洛,紧密结合,经典力场以及机器学习方法,包括指纹,图形神经网络,图形神经网络和跨前者模型。其实验数据收集涵盖了低温学,显微镜和衍射,涵盖金属,半导体,绝缘体,超导体,碳捕获系统,高强度化合物以及低维材料,异质结构和异质结构和低维度。JARVIS通过开放数据集,Web应用程序,可执行脚本和同行评审的出版物进行分发资源,从而确保广泛的可访问性和可重复性。在全球范围内广泛采用,它促进了数百万个数据和工具下载量。通过在一个平台下统一不同的方法和数据,Jarvis驱动了基本发现和现实世界的创新,从而推进了传统和数据驱动的材料设计。
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