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NOMAD Repository|材料科学数据集|计算化学数据集
收藏nomad-lab.eu2024-10-26 收录
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NOMAD Repository是一个包含大量计算材料科学数据的开放数据库，涵盖了从量子力学计算到机器学习模型的各种数据。它包括了原子结构、电子结构、力场参数等多种类型的数据，适用于材料科学和计算化学领域的研究。
提供机构：
nomad-lab.eu
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
NOMAD Repository数据集的构建基于广泛的材料科学研究，通过整合来自不同实验和计算方法的数据，形成了一个综合性的材料数据库。该数据集的构建过程包括数据采集、清洗、标准化和存储，确保了数据的高质量和一致性。数据来源涵盖了多种材料性质的实验测量和理论计算结果，如晶体结构、电子结构和热力学性质等。
特点
NOMAD Repository数据集的特点在于其高度结构化和标准化的数据格式，便于用户进行跨领域的数据分析和比较。该数据集不仅包含了丰富的材料信息，还提供了详细的元数据，如数据来源、实验条件和计算参数等，增强了数据的可追溯性和可重复性。此外，NOMAD Repository支持多种数据查询和可视化工具，使用户能够快速定位和分析所需信息。
使用方法
使用NOMAD Repository数据集时，用户可以通过其直观的用户界面进行数据检索和下载。该数据集支持基于关键词、材料类型、实验方法和计算方法等多种查询方式，满足不同研究需求。用户还可以利用提供的API接口进行自动化数据访问和处理，进一步提高数据利用效率。此外，NOMAD Repository提供了丰富的文档和教程，帮助用户快速上手并充分利用数据集的各项功能。
背景与挑战
背景概述
NOMAD Repository（NOMAD）是一个专注于材料科学领域的数据存储库，由欧洲分子材料研究所（EMMI）和马克斯·普朗克研究所（MPI）共同开发。该数据集的创建旨在解决材料科学研究中数据共享和重用的问题，特别是在计算材料科学领域。NOMAD通过提供一个统一的接口和标准化的数据格式，促进了全球范围内的材料数据共享，从而加速了新材料发现和优化过程。自2018年发布以来，NOMAD已成为材料科学领域的重要资源，支持了多项前沿研究，显著提升了研究效率和成果的可重复性。
当前挑战
尽管NOMAD在材料科学领域取得了显著成就，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集需要处理来自不同计算方法和软件工具的多样化数据格式，这要求开发高度灵活的数据转换和标准化机制。其次，确保数据质量和一致性是一个持续的挑战，因为材料数据的复杂性和多样性可能导致数据不完整或不准确。此外，随着数据量的快速增长，如何高效地存储、检索和分析这些数据也是一个重要的技术难题。最后，促进用户社区的广泛参与和数据贡献，以保持数据集的动态更新和扩展，是NOMAD长期发展的重要课题。
发展历史
创建时间与更新
NOMAD Repository创建于2018年，旨在为材料科学研究提供一个开放的、可访问的数据存储和分析平台。自创建以来，该数据集持续更新，以适应不断发展的材料科学研究需求。
重要里程碑
NOMAD Repository的一个重要里程碑是其在2019年成功整合了多个大型材料数据库，包括Materials Project和AFLOW，极大地丰富了数据集的内容和多样性。此外，2020年，NOMAD Repository引入了先进的机器学习算法，用于数据分析和预测，显著提升了数据集的实用性和研究价值。
当前发展情况
当前，NOMAD Repository已成为材料科学领域的重要资源，为全球研究者提供了海量的材料数据和先进的分析工具。其开放的数据访问政策和持续的技术创新，不仅促进了材料科学研究的快速发展，也为跨学科研究提供了坚实的基础。未来，NOMAD Repository将继续扩展其数据存储和分析能力，以应对日益复杂的科学挑战。
发展历程
- NOMAD Repository首次公开发布，旨在为材料科学研究提供一个开放的、可访问的数据存储和分析平台。
- NOMAD Repository与多个国际研究机构合作，扩展了其数据存储和分析功能，支持更多类型的材料科学数据。
- NOMAD Repository引入了先进的数据挖掘和机器学习工具，以增强用户对大规模材料数据的分析能力。
- NOMAD Repository发布了其首个数据共享和协作平台，促进了全球材料科学研究社区的互动与合作。
- NOMAD Repository与欧洲材料数据库（EMDB）达成合作协议，进一步扩大了其数据资源的覆盖范围。
常用场景
经典使用场景
在材料科学领域，NOMAD Repository数据集被广泛用于原子级材料模拟的基准测试和验证。该数据集汇集了大量通过密度泛函理论（DFT）计算得到的材料性质数据，涵盖了从简单金属到复杂化合物的多种材料。研究者们利用这些数据进行模型训练和验证，以提高材料预测模型的准确性和可靠性。
解决学术问题
NOMAD Repository数据集解决了材料科学中长期存在的实验数据与理论计算结果之间的差异问题。通过提供大规模、高质量的计算数据，该数据集帮助研究者们更好地理解材料的电子结构和物理性质，推动了材料设计和新材料发现的研究进程。其对材料科学领域的贡献在于加速了理论与实验的融合，提升了材料研究的效率和精度。
衍生相关工作
基于NOMAD Repository数据集，许多研究工作得以展开，其中最为经典的是开发了多种材料性质预测模型和机器学习算法。例如，有研究团队利用该数据集中的数据，开发了能够预测材料热导率和电导率的机器学习模型，显著提高了预测精度。此外，该数据集还促进了跨学科的合作，推动了材料科学与计算机科学的深度融合，产生了许多创新性的研究成果。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 收录
中国食物成分数据库
食物成分数据比较准确而详细地描述农作物、水产类、畜禽肉类等人类赖以生存的基本食物的品质和营养成分含量。它是一个重要的我国公共卫生数据和营养信息资源，是提供人类基本需求和基本社会保障的先决条件；也是一个国家制定相关法规标准、实施有关营养政策、开展食品贸易和进行营养健康教育的基础，兼具学术、经济、社会等多种价值。 本数据集收录了基于2002年食物成分表的1506条食物的31项营养成分（含胆固醇）数据，657条食物的18种氨基酸数据、441条食物的32种脂肪酸数据、130条食物的碘数据、114条食物的大豆异黄酮数据。
国家人口健康科学数据中心 收录
CHARLS
中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据集，旨在收集反映中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据，用以分析人口老龄化问题，内容包括健康状况、经济状况、家庭结构和社会支持等。
charls.pku.edu.cn 收录
Beijing Traffic
The Beijing Traffic Dataset collects traffic speeds at 5-minute granularity for 3126 roadway segments in Beijing between 2022/05/12 and 2022/07/25.
Papers with Code 收录