材料基因组计划：计算与数据加速新材料研发

"这篇研究论文探讨了基于材料基因组计划的计算和数据方法在新材料研发中的应用，旨在加速材料的研发进程，减少依赖于实验的传统‘试错法’，并介绍了MatCloud这一高通量集成计算基础平台和软件框架。" 在当前的材料科学研究中，传统的研发模式通常依赖于实验，这不仅耗时长，而且效率低下，从新材料的发现到实际应用可能需要10至20年的时间。面对这一挑战，2011年美国启动了“材料基因组计划”（Materials Genome Initiative, MGI），旨在利用计算科学和大数据分析，结合实验研究，创建一个更高效的新材料研发体系。这个计划的核心思想是通过计算、数据和实验的协同工作，颠覆以实验为主的"试错法"，并将新材料的研发速度翻倍。 计算和数据方法在材料基因组计划中起着至关重要的作用。它们通过高通量计算与多尺度模拟的集成，以及计算数据与实验数据的融合，帮助研究人员快速筛选和预测材料的性能，大大缩短了研发周期。材料基因组计划倡导的这种新文化，将计算模拟和理论预测置于实验之前，以减少不必要的实验次数，降低成本，并提高研发效率。 MatCloud是一个为了实现这一目标而开发的高通量集成计算基础平台和软件框架，它支持大规模的材料计算和数据管理，可以进行高效的材料性质预测和筛选。通过这个平台，科学家们能够快速处理大量数据，进行高通量计算，从而加速新材料的发现过程。 中国的材料基因组计划在2014年由王崇愚院士推动，建议建立材料计算、数据库和实验相结合的研发模式。2016年，"材料基因工程关键技术与支撑平台"被纳入国家重点研发计划，强调高通量计算和数据集成化管理的关键技术研究。 材料基因组计划的实施标志着材料科学研究的范式转变，它强调了计算、数据和实验的集成，推动了科研信息化在材料科学中的应用，预示着未来新材料的研发将更加高效和智能化。MatCloud等工具的出现，为这一转型提供了强有力的技术支持，有望引领材料科学进入一个全新的时代。