讲座背景：  

传统的材料配方设计往往依赖于经验和反复试验的过程。研究人员需要进行大量的实验来确定不同材料组合的性能，这不仅耗时费力，而且成本高昂。随着科技的进步，特别是计算机科学和数据科学的发展，数据驱动的方法为材料科学带来了新的希望。

在现代材料科学领域，利用数据驱动革新材料配方的设计与优化技术正日益成为一种革命性的力量。这一方法结合了大数据、机器学习和先进的算法，极大地提升了材料研发的效率和准确性，为新材料的创新和应用带来了前所未有的突破。

数据驱动的材料设计利用了大数据和机器学习技术，通过分析大量的历史数据和实验结果，能够从中提取出隐藏的规律和模式。例如，研究人员可以通过机器学习模型预测某种材料在不同条件下的性能，从而快速筛选出最有潜力的材料配方。这不仅加快了研发过程，还大大降低了试错成本。

数据驱动方法的优势：

· 高效筛选：利用大数据技术，研究人员可以在短时间内分析数千甚至数百万种材料组合，快速筛选出最优的配方。这种高效筛选的能力是传统方法无法比拟的。

· 精确预测：通过机器学习模型，研究人员可以精确预测材料的性能和行为，从而更好地指导实验设计和优化。这不仅提高了实验的成功率，还减少了不必要的实验次数。

· 成本优化：数据驱动的方法可以显著降低研发成本。通过虚拟实验和仿真，研究人员可以在计算机上完成大量的前期工作，减少了实际实验所需的资源和时间。

· 创新驱动：数据驱动技术不仅可以优化现有材料配方，还可以发现新的材料组合，推动材料科学的创新。例如，通过分析历史数据和应用机器学习算法，研究人员可以发现一些以前被忽视的材料组合，从而开发出性能更优的新材料。

为了更快实现提升各个领域的研发及生产效率，我们必须采用创新的研发模式。近年来，数据驱动的材料设计已经在多个领域取得了显著成果。例如，在新能源领域，研究人员通过数据驱动的方法开发出了性能更好的电池材料，大幅提升了电池的能量密度和使用寿命。在航空航天领域，数据驱动技术帮助优化了合金配方，使材料在极端条件下表现更加优越。此外，在生物材料和医用材料的研发中，数据驱动的方法也展现出了巨大的潜力。大规模的研发、生产数据为智能实验设计方法的应用提供了丰富的数据基础。大数据技术的发展和云计算等高性能计算资源的普及，提供了处理海量数据的能力，促进了机器学习在该领域的应用。

在本次直播中，我们将深入探讨数据驱动的方法在材料科学中应用，并分享最新的研究成果和技术进展。具体内容包括：

· 基于数据的科学分析：如何利用大数据分析技术挖掘实验数据，加速材料科学研究的进展。

· 智能材料设计：介绍利用人工智能和机器学习技术加速新材料发现的方法。

· 智能实验方案优化：探讨如何利用智能实验方案设计提高材料实验的成功率和效率，减少研究成本。

创腾科技自主研发的MaXFlow分子模拟与人工智能平台，可以让科研人员以更高效、灵活地方式将实验方案设计和人工智能手段应用于各个行业的研发、生产优化，将大数据、云计算、人工智能与材料/生物的配方优化模式相结合，建立适合于当下快节奏、高效率的配方优化新范式。

讲座内容：

本次讲座会结合案例+软件实操的方式来跟大家带来有关数据驱动方法下的材料智能设计及配方优化的相关分享。

• 数据驱动的背景

· 大数据时代下的材料研发模式

· 如何利用数据资产？

• 如何在材料研发进程中科学利用数据

· 数据驱动的方案设计在材料领域的成功案例

· 人工智能方法助力关键工艺参数筛选

图 | 人工智能方法助力关键工艺参数筛选

• 数据驱动下的配方优化手段----智能实验方案设计

· 实验方案设计的背景

· 基于贝叶斯优化的实验方案设计—EDBO

· 智能实验方案设计助力配方优化的进程