在第六届材料基因工程高层论坛于2月16-18日在杭州举办之际,作为论坛专题研讨会之一,“第二届材料数据标准研讨会暨材料基因工程标准化领域委员会FC97研讨会” 于2月16日顺利召开,专家学者通过线上、线下相结合的方式,共同探讨了材料数据标准的进展和未来发展。
本届数据标准研讨会暨材料基因工程标准化领域委员会FC97研讨会主要关注材料数据FAIR(可发现、可获取、可互操作及可重用性)原则的应用案例、举措及基础设施的发展。会议由北京科技大学尹海清教授、上海交通大学汪洪教授共同主持,北京科技大学国际处处长、北京材料基因工程高精尖创新中心副主任张达威教授出席开幕式并致辞。会议邀请了四位专家做主旨报告,包括比利时鲁汶大学凝聚态物质和纳米科学研究所Gian-Marco Rignanese教授、中国科学院黎建辉博士、德国柏林洪堡大学Luca M. Ghiringhelli博士及香港科技大学YARIME Masaru教授。
Gian-Marco Rignanese教授介绍了国际著名的支持材料数据库互操作的OPTIMADE协议。他讲到,在过去的几十年里,各种材料数据库如AFLOW、Materials Cloud、Materials Project、NOMAD、OQMD出现在互联网上,通过Web界面访问,并不适合高通量计算调用。为了利用数据分析技术,所有这些数据库都应公开应用程序接口(API),形成了统一的接口规范,该规范已经在多个数据库的互操作上得到了应用。Gian-Marco Rignanese教授概述了优化API的一些关键特性,并介绍了一些应用案例。
国际数据委员会(CODATA)副主席黎建辉教授就《开放科学的数字化研究基础设施》作了报告。报告指出,开放科学时代的数字研究基础设施发展面临的挑战和机遇,并在CSTCloud中引入了国家解决方案。同时,黎教授向大家介绍了CSTCloud支持开放数据的若干案例,包括国家数据中心、科学数据库、天文学大型科学研究、可持续发展目标决策的综合资源等。讨论了电子化基础设施相关案例,并对未来发展进行了预测,介绍了全球开放科学云(GOSC)计划以及GOSC IPO(国际项目办公室)的工作。
Luca M. Ghiringhelli教授作了题为《AI-Ready materials-science FAIR data: methods and infrastructure》的报告。他表示,一个理想的策略是从实验或理论数据开始,通过人工智能(AI),识别数据中尚未看到的模式,以及基于数据驱动的预测模型。此外,他还介绍了FAIRmat联盟及AI工具包,可用于发布和共享的Jupyter Notebook在线平台,提供在同行评审期刊上发表的人工智能工作流的交互式访问,这种科学领域的可再现性具有巨大的潜力。
公共政策、环境与可持续性领域专家YARIME Masaru教授作了题为《促进数据驱动创新与可持续性的公共政策、法规与管理的机遇与挑战》的报告。他讲到数据越来越被认为是刺激创新以应对可持续性挑战的关键组成部分。新兴的数据密集型技术,包括物联网(IoT)、人工智能(AI)和区块链,已经为应对气候变化和循环经济提供了新的契机。同时分析了材料领域数字化发展的主要特征及存在的问题,以及可采取的应对措施。
研讨会除学术报告外,还进行了圆桌会议的开放式研讨,除四位报告人外,韩国标准与科学研究院Yong-Hak Huh教授、材料基因工程领域FC97主任委员汪洪教授、CSTM秘书长王蓬教授分别在线上和线下参加了讨论。讨论议题包括数据标准及其相关内容,数据对公共政策的影响,以及建立数据标准治理、促进可持续创新的重要性等。
东京大学教授、CODATA前主席IWATA Shuichi教授进行了总结性发言,他指出,随着数字化的发展,材料数据对材料创新和智能制造的重要性日益凸显,材料数据标准研讨会起到了推动材料数据规范和标准的国际交流的作用,引导各国材料人才共同推动材料数据标准的建设。