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Big–deep–smartdata in imaging for guiding materials design

Sergei V. Kalinin,Bobby G. Sumpter and Richard K. Archibald

Nature materials,Progress article. 2015

管理迄今最佳的圖像大數(shù)據(jù)、深度數(shù)據(jù)和智能數(shù)據(jù)能夠加速先進功能材料的設(shè)計和應(yīng)用。在本文中我們討論了利用圖像大數(shù)據(jù)及其分析方法在材料設(shè)計中的新的機遇，也包括了它們的局限性，在材料中的實際效益。我們特別關(guān)注這些工具是如何幫助我們挖掘新的發(fā)現(xiàn)。這些方法特別適合用于探索原子成像、建模和其數(shù)據(jù)分析方法的持續(xù)改進。

圖1：理解材料結(jié)構(gòu)和功能的橋接理論和圖像。

圖2：圖像分析中的大數(shù)據(jù)。原子分辨成像和光譜的大數(shù)據(jù)和圖像分析開辟了一條從結(jié)構(gòu)圖中系統(tǒng)提取空間分布信息、相關(guān)光譜成像和可視化的通道，最終獲得每個空間位置的結(jié)構(gòu)和功能數(shù)據(jù)。

圖3：深度數(shù)據(jù)方法支持科學(xué)家建立或改進理論、模擬和試驗之間的連接，包括從理論上填充缺失的實驗特性，通過理論預(yù)測去噪或消除異常值，建立通過晶粒粗化、參數(shù)空間壓縮和機器學(xué)習(xí)方法測量和模擬微觀描述符來確定宏觀性能的方法。

圖4：設(shè)想的一種材料發(fā)現(xiàn)的智能數(shù)據(jù)方法。這是專家與實驗儀器之間的主動反饋(i)，為自動專家系統(tǒng)的提供訓(xùn)練輸入(ii)，隨后自動進行數(shù)據(jù)解釋(iii)。該系統(tǒng)還可以通過引用網(wǎng)絡(luò)和語義文本內(nèi)容的相關(guān)分析和隨后的知識集成來探索現(xiàn)存分析中包含的信息。

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