发现时间

缩短发现时间：材料和分子建模、成像、信息学和集成

摘要：材料结构和特性的多尺度和多模态成像为材料理论和设计的蓬勃发展提供了坚实的基础。最近，韩国科学技术研究院宣布了 10 个旗舰研究领域，其中包括韩国科学技术研究院材料革命：材料和分子建模、成像、信息学和集成 (M3I3)。M3I3 计划旨在通过阐明多尺度处理 - 结构 - 属性关系和材料层次结构来缩短材料发现、设计和开发的时间，这些将通过机器学习和科学见解的结合进行量化和理解。在本综述中，我们首先介绍全球相关计划的最新进展，例如材料基因组计划（美国）、材料信息学（美国）、材料计划（美国）、开放量子材料数据库（美国）、材料研究信息整合计划（日本）、新型材料发现（欧盟）、NOMAD 存储库（欧盟）、材料科学数据共享网络（中国）、材料创新之声（德国）和创意材料发现（韩国），并讨论多尺度材料和分子成像与机器学习相结合在实现 M3I3 愿景中的作用。具体而言，我们将重新审视使​​用光子、电子和物理探针的显微镜，重点关注多尺度结构层次以及结构 - 属性关系。此外，与传统方法相比，文献中的数据挖掘与机器学习相结合将被证明更有效地找到具有改进属性的材料结构的未来方向。我们将回顾和讨论用于能源和信息应用的材料实例。关于 Ni-Co-Mn 阴极材料开发的案例研究说明了 M3I3 创建多尺度结构-属性-处理关系库的方法。最后，我们对 M3I3 领域的最新发展进行了展望。关键词：M3I3、材料和分子建模、材料成像、材料信息学、机器学习、材料集成、锂离子电池、韩国科学技术研究院