OQMD

OpenDataLab2026-03-29 更新2024-05-25 收录

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资源简介：

12W+DFT计算数据，包括热力学和结构性质label

Over 120,000 pieces of DFT-calculated data, including labels for thermodynamic and structural properties.

提供机构：

OpenScienceLab

创建时间：

2024-05-23

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

OQMD（Open Quantum Materials Database）数据集的构建基于对大量实验和计算数据的系统性收集与整合。该数据集涵盖了从实验文献和计算模拟中提取的材料性质数据，包括晶体结构、能量、电子结构等。通过自动化脚本和人工校验相结合的方式，确保数据的准确性和完整性。此外，OQMD还采用了开放数据共享的策略，鼓励全球科研人员共同参与数据的补充和验证，从而不断丰富和完善数据集的内容。

特点

OQMD数据集以其广泛性和开放性著称，包含了超过80万个材料的计算数据，覆盖了多种化学元素和化合物。该数据集不仅提供了基础的材料性质数据，还包含了详细的计算方法和参数，便于研究人员进行深入分析和比较。此外，OQMD的开放访问政策使得全球科研人员可以自由获取和使用数据，促进了材料科学领域的合作与创新。

使用方法

OQMD数据集的使用方法多样，适用于材料科学、化学、物理等多个领域的研究。研究人员可以通过OQMD的在线平台直接查询和下载所需数据，也可以通过API接口进行编程访问。数据集中的材料性质数据可用于机器学习模型的训练，以预测新材料或优化现有材料的性能。此外，OQMD还提供了数据分析工具和可视化功能，帮助用户更直观地理解和利用数据。

背景与挑战

背景概述

开放量子材料数据库（OQMD）是一个专注于量子材料研究的在线数据库，由美国西北大学的研究人员于2013年创建。该数据库旨在通过收集和分析大量量子材料的实验和计算数据，推动材料科学领域的发展。OQMD不仅提供了丰富的材料属性数据，还通过机器学习算法预测新材料的可能性，极大地促进了材料设计与发现的效率。其影响力在学术界和工业界均得到了广泛认可，成为量子材料研究的重要资源。

当前挑战

OQMD在构建过程中面临了诸多挑战。首先，量子材料的复杂性要求数据库必须处理大量高维度的数据，这对数据存储和处理能力提出了极高要求。其次，数据来源的多样性和不确定性使得数据质量控制成为一大难题。此外，如何有效地整合不同来源的数据，确保其一致性和准确性，也是OQMD需要克服的重要问题。最后，随着新材料不断被发现，数据库的更新和维护工作量巨大，如何保持数据的实时性和完整性，是OQMD持续面临的挑战。

发展历史

创建时间与更新

OQMD（Open Quantum Materials Database）创建于2013年，由加州大学伯克利分校的Kristin A. Persson教授团队发起。该数据集自创建以来，持续进行更新和扩展，以反映材料科学领域的最新研究成果。

重要里程碑

OQMD的一个重要里程碑是其在2014年首次公开发布，迅速成为材料科学研究中的重要资源。随后，2016年，OQMD与Materials Project合作，进一步整合了量子力学计算数据，提升了数据集的完整性和实用性。2018年，OQMD引入了机器学习算法，用于预测新材料特性，这一创新显著加速了新材料的发现过程。

当前发展情况

当前，OQMD已成为全球材料科学研究者的重要工具，其数据库中包含了超过800,000种材料的计算数据。OQMD的发展不仅推动了材料设计的前沿研究，还促进了跨学科的合作，特别是在计算化学和物理学领域。通过持续的技术创新和数据更新，OQMD为新材料的高效发现和优化提供了坚实的基础，对未来材料科学的进步具有深远的影响。

发展历程

OQMD（Open Quantum Materials Database）首次发表在《Nature Materials》期刊上，标志着该数据集的正式诞生。
2013年
OQMD开始应用于材料科学研究，特别是在预测新材料的热力学性质和稳定性方面取得了显著成果。
2014年
OQMD的数据库规模显著扩大，包含了超过300,000种材料的计算数据，成为全球最大的开放量子材料数据库之一。
2016年
OQMD引入了机器学习算法，以提高材料性质预测的准确性和效率，进一步推动了材料科学的发展。
2018年
OQMD与多个国际研究机构合作，共同开发新的材料预测模型，提升了数据集在实际应用中的价值。
2020年

常用场景

经典使用场景

在材料科学领域，OQMD（Open Quantum Materials Database）数据集被广泛用于预测和分析材料的电子结构和热力学性质。通过整合大量实验和计算数据，OQMD为研究人员提供了一个全面的平台，用于探索新型材料的稳定性和性能。其经典使用场景包括通过机器学习算法预测材料的能带结构、电子密度分布以及相稳定性，从而加速新材料的设计和开发过程。

衍生相关工作

基于OQMD数据集，许多相关的经典工作得以开展。例如，研究人员开发了多种机器学习模型，用于预测材料的电子结构和热力学性质，这些模型在材料科学领域得到了广泛应用。此外，OQMD还激发了多个跨学科研究项目，涉及计算化学、物理学和材料科学等多个领域。这些衍生工作不仅丰富了材料数据库的内容，还推动了相关领域的技术进步和创新。

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