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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據、深度數據和智能數據能夠加速先進功能材料的設計和應用。在本文中我們討論了利用圖像大數據及其分析方法在材料設計中的新的機遇，也包括了它們的局限性，在材料中的實際效益。我們特別關注這些工具是如何幫助我們挖掘新的發現。這些方法特別適合用于探索原子成像、建模和其數據分析方法的持續改進。

圖1：理解材料結構和功能的橋接理論和圖像。

圖2：圖像分析中的大數據。原子分辨成像和光譜的大數據和圖像分析開辟了一條從結構圖中系統提取空間分布信息、相關光譜成像和可視化的通道，最終獲得每個空間位置的結構和功能數據。

圖3：深度數據方法支持科學家建立或改進理論、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，通過理論預測去噪或消除異常值，建立通過晶粒粗化、參數空間壓縮和機器學習方法測量和模擬微觀描述符來確定宏觀性能的方法。

圖4：設想的一種材料發現的智能數據方法。這是專家與實驗儀器之間的主動反饋(i)，為自動專家系統的提供訓練輸入(ii)，隨后自動進行數據解釋(iii)。該系統還可以通過引用網絡和語義文本內容的相關分析和隨后的知識集成來探索現存分析中包含的信息。

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