数据科学范式下的钙钛矿结构铁电新材料研究
于剑¹，褚君浩^1,2*
1. 东华大学功能材料研究所，上海201620
2. 中国科学院上海技术物理研究所；红外物理国家重点实验室，上海200092
摘要 材料基因组计划倡导预测式新材料研发理念，推进高通量数据生产和利用技术，关注材料全生命周期价值。因此，材料基因组计划的执行需要在材料科学系统工程的框架下，集成统一计算、实验和理论等研究方法，以数据科学新范式为牵引、协同运用实验观测、理论建模和计算仿真研究范式，最终建立相关材料体系的性能与材料基因（原子系统的组成与结构）、工艺参数与使役条件之间的量化关系和数据库，实现新材料的按需设计和应用。本文在简单探讨科学研究范式、材料基因组计划和材料科学系统工程基本概念和方法的基础上，以钙钛矿结构氧化物铁电压电材料研究为例，探讨了数据科学范式下的新材料研究实践。结果表明，数据挖掘驱动的新材料设计确实可以降低探索时间和实验任务，加快新材料的发现和应用进程。
关键词 数据科学范式；材料基因组；数据挖掘；钙钛矿氧化物；铁电压电陶瓷

（责任编辑  祝叶华）

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