2017年11月21-23日在广州东方宾馆,中国大酒店举办了“中国第一届材料基因工程高层论坛”。此次高层论坛的举办是为了促进材料基因组工程基础理论、前沿技术和关键装备的发展,加强国际交流,加速我国新材料的研发和应用。该论坛由中国工程院化工、冶金与材料工程学部、工业和信息化部产业发展促进中心、中国材料研究学会发起并主办、华南理工大学、广州市新材料产业发展促进会承办、获得了广州市人民政府大力支持。来自国内外高校和科研单位从事材料基因研究的近400名专家参加了首届材料基因工程盛会。此次论坛规格之高,在材料专业会议极为少见,国内材料领域60多位院士,此次来了30位,接近中国材料泰斗级专家的“半壁江山”,足见对材料基因工程这一新兴材料研究领域的重视。院士们认为材料基因工程是当前全球材料科学研究领域最受瞩目的前沿领域之一,在大数据基础上,深度融合了人工智能、高通量实验、高通量计算,从而更快、更准、更高效开展材料研究和开发。世界发达国家对材料基因工程的探索均处于起步阶段,我国应该抓住启动早的机遇在材料基因工程标准领域走在世界前列,实现材料研究与开发的“弯道超车”,在世界材料研究高地上占据一席之地。这是中国材料研发实现世界领先地位的历史良机。
此次论坛设置了四个分论坛,分为“高通量材料计算与设计”,“高通量材料制备与表征”,“材料服役与失效行为”,“材料信息技术”。各个论坛汇集国内外材料基因工程研究的精英和人才。各个论坛的报告人均为论坛主席邀请或专家推荐,都在各自材料基因工程领域取得了出色的成果和成绩,代表了我国在材料基因工程领域的最高水平和最前沿动态。
上海交通大学材料基因组联合研究中心主任汪洪教授受邀担任“高通量材料制备与表征”分论坛主席,并作了“材料基因工程为何需要高通量”主题报告。在报告中,汪洪教授从人类科学的历史总结出科学研究跨越了实验观测、理论推演、计算仿真三个阶段,正进入数据密集型的“第四范式”。材料研究也从试错纠错的传统材料研发方式,逐渐向人工智能数据技术与高通量实验、高通量计算深度融合,实现对先进材料及工艺进行设计预测,达到“按需设计”理想境界的材料基因工程这一新型材料研发模式,实现大幅降低研发时间和成本的目的。高通量实验、高通量表征、高通量计算必然为材料研发提供了大量数据,显然,数据技术是材料基因工程中关键、主动、革命性的元素,高通量意义由此得到了充分体现。
上海交通大学材料基因组联合研究中心副主任张澜庭教授受邀作了“组合材料样品逐点微区成分结构联合表征快速构建相图”报告。张澜庭教授突破了传统相图测定方法需要收集数千次实验数据模式的瓶颈,首次尝试组合材料芯片高通量制备技术,结合同步辐射光源高亮度和高时空分辨率特性实现了高通量的结构和成分表征,使用基于机器学习分级聚类算法对数据自动归类。采用这一材料基因组新型研究手段成功应用于Fe-Co-Ni材料芯片,高通量表征能力达到98%,接近人工识别最高水平,所绘制的三元成分结构分布图与相应的三元相图等温截面吻合,整个过程耗时一个月,而传统方式构建的三元相图从提出到完善耗费了近百年。
上海交通大学材料基因组联合研究中心邢辉博士作了“高通量扫描纳米束衍射技术及其数据分析处理”报告。介绍了在透射电镜TEM的纳米束衍射NBD技术基础上,开发了一种自动快速表征纳米多晶材料晶体结构和晶体取向面分布的新技术—扫描纳米束衍射SEND。这一技术实现了电子束移动控制、谱图采集和存储的自动流程,达到5分钟内采集103张谱图的高通量数据采集。她进一步采用Pearson相关系数的分级聚类机器学习算法,对谱图自动分类,最终得到样品的晶体取向分布、晶体结构、晶粒取向差的定量信息,实现了高通量表征。该技术成功应用于纳米多晶金颗粒,高熵合金疲劳变形组织和纳米晶Nd-Fe-B等案例。
上海交通大学材料基因组联合研究中心孙淮教授受邀在分论坛“材料信息技术分论坛”作了“用高通量分子模拟方法预测化工材料热力学性质”报告。相比对称固体材料,软物质高通量计算更具有挑战性。为此孙淮团队开发了一种适用于软物质的高通量分子模拟计算软件,解决了软物质分子间普适力场的系统描述,对有机溶剂分子、离子液体及二元混合物三类292种分子体系的热力学性质进行计算,进一步预测了1242个碳氢化合物分子的PVT性质,拓展了高通量计算平台的适用范围,同时还构建了一个在线数据库平台,实现计算方法和计算数据的共享。
撰稿/摄影:余宁