整合高性能计算,机器学习,数据管理工作流程,以及用于多尺度模拟和纳米材料技术的基础设施
Fabio Le Piane1,2, Mario Vozza1,3, Matteo Baldoni1
1DAIMON Lab, CNR-ISMN, Bologna, via Gobetti 101, Italy.
Beilstein journal of nanotechnology
|December 3, 2024
概括
这一观点探讨了人工智能和高性能计算 (HPC) 等数字技术如何加速纳米材料的发现. 以数据为中心的方法提高了创新材料开发的可访问性和整合性.
科学领域:
- 材料科学与工程 材料科学与工程
- 计算科学 计算科学
- 数字技术 数字技术
背景情况:
- 先进的数字技术正在改变科学研究和开发.
- 集成高性能计算 (HPC),人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 为材料发现提供了新的途径.
- 当前的挑战包括提高复杂的计算工具和数据的可访问性和互操作性.
研究的目的:
- 探索用于材料开发的先进数字技术的融合.
- 提高纳米材料研究中的多尺度模拟和计算技术的可访问性和整合性.
- 强调完全数字化的,以数据为中心的方法,以实现高效和创新的材料发现.
主要方法:
- 利用高性能计算 (HPC),人工智能 (AI) 和机器学习 (ML).
- 实施复杂的数据管理工作流程和结构化信息管理.
- 利用数字双胞胎和知识工程用于数据和信息标准化.
主要成果:
- 一个框架来表示与材料相关的信息,并确保跨各种工具的互操作性.
- 展示数字双胞胎在纳米材料开发中的作用.
- 确定用于管理HPC基础设施的部署技术.
结论:
- 数字化,以数据为中心的方法对于推进纳米材料技术至关重要.
- 知识工程和互操作性标准是有效材料开发的基础.
- 用户友好的工具与先进技术相结合,有助于在研究中采用数字方法.
关键词:
这是一个HPC,HPC是HPC.人工智能的人工智能是人工智能.高性能计算的高性能计算.机器学习是机器学习.建模材料建模材料的建模材料多尺度建模模型的使用.纳米材料的使用方法语义数据管理语义数据管理

