Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Содержание
Введение
Материаловедческая информатика – это область исследований, применяющая принципы информатики и науки о данных к материаловедению и инженерии для улучшения понимания, использования, выбора, разработки и открытия материалов. Термин «материаловедческая информатика» часто используется в сообществе как синоним «науки о данных», «машинного обучения» и «искусственного интеллекта». Это развивающаяся область, целью которой является обеспечение высокоскоростного и надежного сбора, управления, анализа и распространения разнообразных данных о материалах, чтобы значительно сократить время и риски, связанные с разработкой, производством и внедрением новых материалов, что обычно занимает более 20 лет. Эта область исследований не ограничивается традиционными представлениями о связи между материалами и информацией. К более узким интерпретациям относятся комбинаторная химия, моделирование процессов, базы данных материалов, управление материальными данными и управление жизненным циклом продукции. Материаловедческая информатика объединяет эти концепции, но также выходит за их рамки, обладая потенциалом для получения более глубоких знаний и понимания за счет применения опыта, полученного на основе данных об одном типе материала, к другим. Сбор соответствующих метаданных позволяет значительно расширить ценность каждой отдельной точки данных.
Materials informatics is a field of study that applies the principles of informatics and data science to materials science and engineering to improve the understanding, use, selection, development, and discovery of materials. The term "materials informatics" is frequently used interchangeably with "data science", "machine learning", and "artificial intelligence" by the community. This is an emerging field, with a goal to achieve high speed and robust acquisition, management, analysis, and dissemination of diverse materials data with the goal of greatly reducing the time and risk required to develop, produce, and deploy new materials, which generally takes longer than 20 years. This field of endeavor is not limited to some traditional understandings of the relationship between materials and information. Some more narrow interpretations include combinatorial chemistry, process modeling, materials databases, materials data management, and product life cycle management. Materials informatics is at the convergence of these concepts, but also transcends them and has the potential to achieve greater insights and deeper understanding by applying lessons learned from data gathered on one type of material to others. By gathering appropriate meta data, the value of each individual data point can be greatly expanded.
За пределами вычислительных методов?
Концепция материаловедения и информатики рассматривается Обществом исследования материалов. Например, материаловедение и информатика было темой декабрьского выпуска MRS Bulletin за 2006 год. Гостевыми редакторами выпуска были Джон Роджерс из Innovative Materials, Inc. и Дэвид Себон из Кембриджского университета, которые описали "высокую отдачу от разработки методологий, ускоряющих внедрение материалов, что позволит сэкономить миллионы инвестиционных долларов". Редакторы сосредоточились на узком определении материаловедения и информатики, в основном ориентированном на вычислительные методы обработки и интерпретации данных. Они отметили, что "специализированные информационные инструменты для сбора, управления, анализа и распространения данных" и "прогресс в вычислительной мощности в сочетании с вычислительным моделированием и базами данных свойств материалов" позволят ускорить внедрение материалов. Более широкое определение материаловедения и информатики выходит за рамки использования вычислительных методов для проведения тех же экспериментов, рассматривая его как основу, в которой измерение или вычисление является лишь одним шагом в информационно-ориентированном процессе обучения, использующем возможности коллективного подхода для повышения эффективности исследований. При надлежащей организации эта структура преодолевает границы между материалами, позволяя раскрыть фундаментальные знания об основе физических, механических и инженерных свойств.
The concept of materials informatics is addressed by the Materials Research Society. For example, materials informatics was the theme of the December 2006 issue of the MRS Bulletin. The issue was guest edited by John Rodgers of Innovative Materials, Inc., and David Cebon of Cambridge University, who described the "high payoff for developing methodologies that will accelerate the insertion of materials, thereby saving millions of investment dollars." The editors focused on the limited definition of materials informatics as primarily focused on computational methods to process and interpret data. They stated that "specialized informatics tools for data capture, management, analysis, and dissemination" and "advances in computing power, coupled with computational modeling and simulation and materials properties databases" will enable such accelerated insertion of materials. A broader definition of materials informatics goes beyond the use of computational methods to carry out the same experimentation, viewing materials informatics as a framework in which a measurement or computation is one step in an information based learning process that uses the power of a collective to achieve greater efficiency in exploration. When properly organized, this framework crosses materials boundaries to uncover fundamental knowledge of the basis of physical, mechanical, and engineering properties.
Вызовы
Хотя многие верят в будущее информатики в процессе разработки и масштабирования материалов, остается множество нерешенных задач. Хилл и др. отмечают, что "сегодня сообщество материаловедов сталкивается с серьезными проблемами на пути к созданию парадигмы исследований, ускоренных данными, включая разнообразие направлений исследований в области материалов, отсутствие стандартов данных и недостаток стимулов для обмена данными, среди прочего. Тем не менее, ситуация быстро меняется и должна принести пользу всей исследовательской деятельности в области материалов". Это сохраняющееся противоречие между традиционными методами разработки материалов и использованием более вычислительных, машинного обучения и аналитических подходов, вероятно, сохранится еще некоторое время, пока индустрия материалов преодолеет определенные культурные барьеры, необходимые для полного принятия этих новых подходов к мышлению.
While there are many who believe in the future of informatics in the materials development and scaling process, many challenges remain. Hill, et al., write that "Today, the materials community faces serious challenges to bringing about this data accelerated research paradigm, including diversity of research areas within materials, lack of data standards, and missing incentives for sharing, among others. Nonetheless, the landscape is rapidly changing in ways that should benefit the entire materials research enterprise." This remaining tension between traditional materials development methodologies and the use of more computationally, machine learning, and analytics approaches will likely exist for some time as the materials industry overcomes some of the cultural barriers necessary to fully embrace such new ways of thinking.
Аналогия из биологии
Общие цели биоинформатики и системной биологии могут служить полезной аналогией. Эндрю Мюррей из Гарвардского университета выражает надежду, что такой подход "избавит нас от эпохи, когда один аспирант исследует один ген и защищает одну диссертацию". Подобным образом, цель материаловедческой информатики – избавить нас от ситуации, когда один аспирант изучает один сплав и защищает одну диссертацию. Достижение этих целей потребует более сложных стратегий и исследовательских парадигм, чем простое применение методов анализа данных к задачам, которые сейчас выполняют студенты.
The overarching goals of bioinformatics and systems biology may provide a useful analogy. Andrew Murray of Harvard University expresses the hope that such an approach "will save us from the era of "one graduate student, one gene, one PhD". Similarly, the goal of materials informatics is to save us from one graduate student, one alloy, one PhD. Such goals will require more sophisticated strategies and research paradigms than applying data science methods to the same tasks set currently undertaken by students.