有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
The Materials Genome Initiative (MGI) Database|材料科学数据集|数据驱动研究数据集
收藏mgi.nist.gov2024-10-26 收录
下载链接：
https://mgi.nist.gov/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
The Materials Genome Initiative (MGI) Database 是一个专注于材料科学和工程的数据库，旨在加速新材料的发现、开发和部署。该数据库包含了大量的材料属性数据、计算模型、实验数据和文献引用，支持材料科学研究者进行数据驱动的研究。
提供机构：
mgi.nist.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
The Materials Genome Initiative (MGI) Database的构建基于对全球范围内材料科学研究成果的系统性整合。该数据库通过收集、整理和标准化来自学术出版物、专利、实验数据和计算模拟的多源数据，形成了一个全面且结构化的材料信息库。其构建过程包括数据采集、清洗、标注和存储，确保数据的高质量和可追溯性。
特点
MGI Database的特点在于其涵盖了广泛的材料种类和属性，包括金属、陶瓷、聚合物等，以及它们的物理、化学和机械性能。此外，该数据库还提供了丰富的计算模型和预测工具，支持材料性能的预测和优化。其结构化数据和开放访问模式，使得研究人员能够高效地进行跨学科的材料研究。
使用方法
MGI Database的使用方法多样，研究人员可以通过其用户界面进行数据检索、筛选和下载，以支持材料设计和性能分析。此外，该数据库还提供了API接口，便于开发者集成到自己的研究工具和平台中。用户可以根据需求定制查询条件，获取特定材料的相关信息，从而加速新材料的发掘和应用研究。
背景与挑战
背景概述
材料基因组计划（Materials Genome Initiative, MGI）数据库是由美国政府于2011年发起的一项旨在加速新材料发现与开发的国家级项目。该数据库汇集了大量材料科学领域的数据，包括材料的组成、结构、性能及其制备工艺等信息。主要研究人员和机构包括美国能源部、国家科学基金会以及多所顶尖大学和研究机构。MGI数据库的核心研究问题是如何通过大数据和计算模拟技术，缩短新材料从发现到应用的时间周期，从而推动材料科学的发展。该数据库对材料科学领域的影响力巨大，为研究人员提供了丰富的数据资源，促进了跨学科的合作与创新。
当前挑战
MGI数据库在构建过程中面临诸多挑战。首先，数据的标准化和一致性问题，不同来源的数据格式和单位不统一，增加了数据整合的难度。其次，数据的质量控制，确保数据的准确性和可靠性是数据库建设的关键。此外，数据的安全性和隐私保护也是一大挑战，尤其是涉及敏感材料信息时。在解决领域问题方面，MGI数据库需要应对材料性能预测模型的复杂性和不确定性，以及如何高效地从海量数据中提取有价值的信息。这些挑战不仅影响数据库的构建，也制约了其在实际应用中的效果。
发展历史
创建时间与更新
The Materials Genome Initiative (MGI) Database 创建于2011年，由美国政府发起，旨在加速材料科学研究和开发。该数据库自创建以来，持续进行更新和扩展，以适应不断发展的材料科学领域的需求。
重要里程碑
MGI Database 的重要里程碑包括2015年发布的Materials Project，这是一个基于计算的材料数据库，极大地推动了材料设计和发现的进程。2017年，MGI Database 整合了多个国际材料数据库，形成了更为全面的材料信息资源。此外，2019年，该数据库引入了人工智能和机器学习技术，进一步提升了数据分析和预测能力，为材料科学研究提供了新的工具和方法。
当前发展情况
当前，MGI Database 已成为全球材料科学研究的重要资源，其数据涵盖了从基础材料属性到高级应用的广泛领域。该数据库不仅支持学术研究，还为工业界提供了宝贵的材料信息，促进了新材料的发明和商业化。通过持续的技术创新和数据整合，MGI Database 正在推动材料科学的边界，为未来的材料研究和应用奠定了坚实的基础。
发展历程
- 美国政府宣布启动材料基因组计划（Materials Genome Initiative, MGI），旨在加速新材料的发现和应用。
- MGI数据库首次公开发布，包含初始的材料数据和相关研究成果，为材料科学研究提供基础数据支持。
- MGI数据库开始整合多源数据，包括实验数据、计算模拟结果和文献信息，数据规模和多样性显著增加。
- MGI数据库引入机器学习算法，用于预测新材料性能和优化材料设计，标志着数据分析技术的重大进步。
- MGI数据库与国际材料研究机构合作，数据共享和互操作性得到提升，推动了全球材料科学研究的协同发展。
- MGI数据库发布新版本，增加了对可持续材料和绿色技术的支持，响应全球对环境友好材料的需求。
常用场景
经典使用场景
在材料科学领域，The Materials Genome Initiative (MGI) Database 被广泛用于加速新材料的发现与开发。该数据库整合了大量材料属性数据，包括晶体结构、热力学性质和机械性能等，为研究人员提供了一个全面的材料信息平台。通过数据挖掘和机器学习技术，研究人员能够快速筛选出具有潜在应用价值的材料，从而显著缩短新材料从实验室到市场的周期。
衍生相关工作
基于MGI Database，许多经典工作得以展开。例如，研究人员利用该数据库开发了多种材料预测模型，这些模型能够根据已知材料属性预测新材料的性能。此外，MGI Database 还催生了多个跨学科研究项目，如结合计算化学和材料科学的虚拟筛选平台，进一步推动了材料科学的前沿研究。
数据集最近研究
最新研究方向
在材料科学领域，The Materials Genome Initiative (MGI) Database作为关键资源，其最新研究方向聚焦于通过高通量计算和机器学习技术加速新材料发现。研究者们利用该数据库中的海量材料数据，构建预测模型，以期在短时间内筛选出具有潜在应用价值的材料。此外，结合实验数据与计算模拟，研究进一步优化了材料性能预测的准确性，推动了材料设计与制造的智能化进程。这一前沿研究不仅提升了新材料研发的效率，也为可持续发展和工业创新提供了坚实基础。
相关研究论文
- 1The Materials Genome Initiative: Data Sharing and the Impact on InnovationLawrence Berkeley National Laboratory · 2016年
- 2Materials Genome Initiative: Accelerating Materials InnovationNational Institute of Standards and Technology · 2018年
- 3Materials Genome Initiative: A Review of the Past, Present, and FutureMassachusetts Institute of Technology · 2020年
- 4Materials Genome Initiative: Data Integration and AnalysisStanford University · 2019年
- 5Materials Genome Initiative: Applications in IndustryUniversity of California, Berkeley · 2021年
以上内容由AI搜集并总结生成
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
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
Wind Turbine Data
该数据集包含风力涡轮机的运行数据，包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态，适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
www.kaggle.com 收录
2020_天心区标准地图行政区划示意版32开
基于湖南省基础地理信息数据库，依据湖南省行政区划界线标准画法和最新境界、标准地名成果，采用其他自然地理要素和人文专题要素的现势性资料编制而成。
湖南大数据交易所 收录
中国交通事故深度调查（CIDAS）数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息，以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例，单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征，探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源，为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 收录
Solar Radiation Data
该数据集包含全球多个地点的太阳辐射数据，涵盖了不同时间段和气象条件下的辐射强度。数据包括直接辐射、散射辐射和总辐射等指标，适用于太阳能资源评估和气候研究。
www.nrel.gov 收录