NOMAD：面向大数据驱动材料科学的 FAIR 理念
材料科学
2018-05-15 v1 计算物理
摘要
数据是本世纪至关重要的原材料，近年来材料科学领域所产生以及每天持续产生的数据量极为庞大。若缺乏能够收集与共享数据（包括原始数据）的适当基础设施，材料科学尤其是大数据驱动材料科学预期取得的成功将受到阻碍。针对计算材料科学领域，NOMAD（新材料发现）卓越中心（CoE）已推动科研文化向全面且 FAIR 的数据共享转变，为挖掘材料科学大数据开辟了新途径。新颖的数据分析理念与工具将数据转化为知识，并助力预测新材料或识别已知材料的新特性。
引用
@article{arxiv.1805.05039,
title = {NOMAD: The FAIR Concept for Big-Data-Driven Materials Science},
author = {Claudia Draxl and Matthias Scheffler},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.05039},
year = {2018}
}