材料基因組計劃

材料基因組計劃

材料基因組計劃(又名Materials Genome Initiative),簡稱MGI。2011年6月24日,美國總統奧巴馬宣布啟動一項價值超過5億美元的"先進位造業夥伴關係"(Advanced Manufacturing Partnership,AMP)計劃,呼籲美國政府、高校及企業之間應加強合作,以強化美國製造業領先地位,而"材料基因組計劃"(Materials Genome Initiative,MGI)作為AMP計劃中的重要組成部分,投資將超過1億美元。

"材料基因組計劃"是美國經過信息技術革命后,充分認識到材料革新對技術進步和產業發展的重要作用,以及在復興製造業的戰略背景下提出來的。數據共享與計算工具開發對MGI的成功至關重要。先進材料複雜的物理與化學特性可以因不同的應用需要而相應調整,並可以在合成、生產和使用過程中改變。對這些特性的跟蹤是一項非常艱巨的任務,MGI的努力還包括將術語、數據歸檔格式和指南報告標準化。

項目背景


自上個世紀八十年代起,技術的革新和經濟的發展越來越依賴新材料的進步。目前,從新材料的最初發現到最終工業化應用一般需要10~20年的時間。例如,作為目前移動電子設備所用的Li電池,從上世紀70年代中期實驗室原型到90年代晚期應用,前後花了近20年時間,但是至今還沒能應用到電動汽車上,很明顯,新材料產品的設計嚴重滯後於新材料的研發速度。
當前,面對競爭激勵的製造業和快速的經濟發展,材料科學家和工程師必須縮短新材料從發現到應用的研發周期,以期來解決21世紀的巨大挑戰。然而,當前的新材料研發主要依據研究者的科學直覺和大量重複的“嘗試法”實驗。其實,有些實驗是可以藉助現有高效、準確的計算工具,然而,這種計算模擬的準確性依然很弱。制約材料研發周期的另一因素是從發現、發展、性能優化、系統設計與集成、產品論證及推廣過程中涉及的研究團隊間彼此獨立,缺少合作和相互數據的共享以及材料設計的技術有待大幅度提升。

項目目標


最近在工程領域出現的集成材料計算與計算機技術相結合範例表明,可以把現有的材料研發周期20~30年縮短到2~3年。《材料基因組計劃》擬通過新材料研製周期內各個階段的團隊相互協作,加強“官產學研用”相結合,注重實驗技術、計算技術和資料庫之間的協作和共享(利益通過學習標識以解決知識產權問題),目標是把新材料研發周期減半,成本降低到現有的幾分之一,以期加速美國在清潔能源、國家安全、人類健康與福祉以及下一代勞動力培養等方面的進步,加強美國的國際競爭力。《材料基因組計劃》項目在2012年已投入1億美元。

主要內容


1 材料計算手段
目前,從電子到宏觀層面都有各自的材料計算軟體,但是還不能做到高效跨尺度計算以達到材料性能預測的目的;各個軟體之間彼此不兼容;由於知識產權問題,彼此不能共享計算工具的源代碼。在這方面未來的工作主要集中在以下幾個方面:
(1)建立準確的材料性能預測模型,並依據理論和經驗數據修正模型預測;
(2)建立開放的平台實現所有源代碼共享;
(3)開發的軟體界面友好,以便進一步拓展到更多的用戶團體。
2 實驗手段
(1)實驗為彌補理論計算模型的不足和構架不同尺度計算間的聯繫;
(2)補充非常基礎的材料物理,化學和材料學的數據,涉及材料的電子,力學,光學等性能數據,構建材料性能相關的成分,組織和工藝間內在聯繫,並建立龐大的資料庫;
(3)利用實驗數據修正計算模型,加速新材料的篩選及高效確定。
3 數字化資料庫建立
(1)構建不同材料的基礎資料庫、數據的標準化以及它們的共享系統;
(2)拓展雲計算技術在材料研發中的作用,包括遠程數據存儲與共享;
(3)通過數字化資料庫建設,聯繫科學家與工程師共同高效開發新材料。

研究重點


1 面向國家安全的新材料
(1)輕質防護材料
(3)能源存儲
(4)生物替換材料
(5)密切注重與能源及電子行業相關的礦物(Pt,Te,RE等)
(6)積極開展能夠替代稀少元素的相關新材料研發
2 面向人類健康與福祉新材料
(1)生物相容性材料(假肢,植入材料與器件,人工器官等);
(2)防護人體受傷的防護材料
例如,關於防護腦損傷材料,在伊拉克阿富汗戰爭中有36萬人有創傷性,在美國普通民眾每年有高達170萬人次因平時的運動及車禍造成的腦損傷等,相應的醫療費用達600億美元/年。
3 面向清潔能源新材料
(1)生物質能源轉化用催化劑
(2)人工光合作用材料
(3)光伏電池材料
(4)能源存儲材料
(5)汽車輕量化材料(10%重量下降可以節省能耗6-8%的能耗)
(6)混合動力、電動汽車及氫能汽車
4下一代勞動力培養
(1)改變單兵作戰,強化“官產學研用”之間的協作與共享機制
(2)在材料開發領域,強化實驗學家、理論學家、計算機人才和工程師之間的密切合作
(3)數字化數據的共享與計算平台的開放
(4)加強在高校的本科生和研究生中的交叉學科課程設置
(5)企業員工針對材料設計與模擬軟體和相關程序的再教育

具體分工


• 計算材料與設計化學計劃(美國能源部,美國國家自然科學基金委員會)
1)高質量軟體工具包,新演演算法、與已有工具包的兼容性
2)發展新的標征技術改善演演算法與軟體
• 先進材料設計計劃(美國標準化科學與技術研究所)
1)建立標準的基礎設施、參考資料庫和卓越計算中心
2)可靠的計算機建模與模擬材料的優化發展
3)密切協調與DOENSF的軟體和設計的實驗工具
• 能源效率和可再生能源下一代材料計劃(美國能源部)
1)利用計算工具,以加速能源技術相關新材料的製造和表徵。
2)製造過程中用新材料,具備新性能的複合材料系統和更低的製造成本,用於預測新材料空間和時間變化的建模和模擬工具
• 國家安全與防禦能力提升的基礎/應用計算材料研究(美國國防部)
• 下一代勞動力(美國國家自然科學基金委員會,美國國防部)
協調“官產學研用”之間的合作,人員的培訓與教育

評價


MGI可以從現有的納米技術協作項目中得到借鑒。美國國家納米技術項目(NNI)在10年前建立,它針對1~100納米範圍內的材料,是MGI的合作項目,MGI的材料範圍是納米到微米級。
MGI可能會考慮加入NNI的納米技術知識基礎設施計劃,該計劃於2012年5月啟動,旨在開發一個數字數據和信息框架,並加強科學和建模團體之間的協作。該計劃已仿照美國宇航局的技術準備標準,定義了一組數據準備標準,力圖提供傳達材料數據的質量與成熟度的基礎。
MGI還可以加入NNI和歐洲委員會的合作關係,以支持關於數據共享具體細節的大西洋兩岸對話。數據共享是一種固有的協作活動,有著更快速推進材料科學發展的潛力。MGI可以使現有的項目更具活力,並成為共享所有尺度的材料信息的平台。

激勵分享

David L. McDowell:亞特蘭大喬治亞理工學院材料研究所執行董事
MGI必須避免這樣的態度,即“項目建成,所有目標就會實現”。對於合作和分享其數據與技術的科學家和工程師來說,激勵措施非常必要。MGI必須要有一些東西,可以使每一個人受益。
數據共享的環境必須吸引和促進合作。利益相關者在檢索現有數據之外還有著廣泛的利益——他們想要發現新材料,並期待得到改善的產品。直觀健康的網路環境,以及分散和有機的網路基礎設施發展要比集中式的網路環境更能激勵不同用戶作出貢獻。
社交網路策略可以使有著不同技能的用戶追求共同的利益。雙贏的方式應該被鼓勵。例如,上傳實驗數據集可以換取建模工具,這會推動進一步建模。不過,需要規定明確的協議,以管理數據使用倫理等。
對於MGI基礎設施的投資者來說,信息使用最大化有著最主要的吸引力。例如,從國家的同步加速器和中子衍射設施中得到的實驗數據集,應該在最大程度上得到存檔和使用,以供搜索與引用,大型超級計算機模擬器得到的數據也應如此。
開放獲取的規則是可取的,可以遵循美國國家科學基金會所贊助的關於納米級建模與模擬工具的nanoHUB項目,以及LAMMPS分子動態代碼和DREAM.3D軟體的範例。

擁抱不確定性

Amanda Barnard:澳大利亞聯邦科學與工業研究所所長
MGI正在形成協同工作的風格,這提高了技術與個人所面臨的挑戰。材料科學家必須更加適應不確定性。他們必須放棄控制欲,相信他們的同事,抗拒那種“讓所有事情都確定”的衝動。
從現有數據中得到新的科學成果需要集中資源。一些見解和突破只能通過特定的方式達到,其他方式無法完成。電子顯微鏡可以發現亞原子表面的特性,而光學顯微鏡可以顯示光如何從亞原子表面上被反射。
結合不同來源的成果十分困難。錯誤通常來自實驗或計算技術本身的特性。許多實驗人員都了解當實驗結果隨著實驗室條件的變化而變化時有多沮喪,甚至連那些基於理論的計算方法都可能會得到不同的答案。
與單純將源於純數據集的測量或統計錯誤進行綜合相比,將不同來源的數據混合通常會帶來更多的不確定性。若想從數據共享中受益,我們必須學會適應這種情況。
MGI使用者必須要適應的另一種不確定性是人為因素,即我們對創造原始數據的人們及其能力的看法。科學家應該習慣客觀的懷疑。為了快速推進材料研究,我們需要假設每個貢獻者都非常有能力,並讓數據本身來說話。
只有當我們能夠像給予MGI數據那樣輕鬆並且自信地從MGI獲得數據時,MGI的價值才能得以體現。

使模擬可再生

Francois Gygi:加州大學戴維斯分校計算機科學教授
MGI所得到的最快速的回報應該來自於對材料結構模擬的共享。
數值模擬並不像其理論和計算機基礎所顯示的那樣可靠和可再生。由於近似值以及使用參數數量的複雜性,它們經常會給出不同的結果。
克服這些困難對於設計新材料來說是必不可少的。例如,來自對一種材料晶格缺陷形成模擬的預測,可以改善我們優化材料強度或者電子特性的能力。
數據只有在得到獨立證實,並由不同的研究團隊成功複製的情況下才是可靠的。自由地共享數據將使這種交叉驗證成為可能。
在傳播模擬數據時,研究人員必須謹記兩點。首先,模擬軟體應該可以公開訪問,而不只是數據。軟體供應商不能禁止原始數據或性能數據的。第二,通用數據格式和集中的資料庫並不總是必要的。材料研發團隊可以採用現有的框架來共享數據。
在適度的投資下,研究人員可以在自己的伺服器上發布數據,其他人也可以訪問這些數據。通過鼓勵特定領域網路工具的開發,我們將會減少數據交互檢驗和驗證的障礙。

發掘多樣性

Peter B. Littlewood: 伊利諾伊州阿貢國家實驗室物理科學與工程實驗室助理主任
從同步加速器到電子掃描顯微鏡,納米技術工具在信息革命中得到了磨鍊。如今,在MGI中,我們需要通過擴大視野並納入多種多樣的材料來推進分子製造
這一過程存在基本的障礙。儘管MGI的名字聽起來雄心勃勃,但實際上,原子並不同於基因。生物基因組既是一種理論,又是一種執行演演算法。在材料科學中,量子力學可以使從編碼到功能的完美翻譯毀於一旦。
這種理論僵局僅僅反映了材料的多樣性。組成或者結構上的微小變化可以產生全新的功能。
不過化學是系統性的。自從門捷列夫制定元素周期表以來,我們接觸了材料結構和功能的不同形式,現在可以藉助強大的計算機和高通量實驗進行篩選。我們正在建造一個與材料種類、特性和功能相吻合的工具包。MGI將會擴大其範圍。

中國的現狀


2012年12月21日,《材料科學系統工程發展戰略研究—中國版材料基因組計劃》重大項目啟動會在中國工程院召開。會議由屠海令院士主持。項目組總顧問徐匡迪院士和清華大學原校長顧秉林院士出席了會議。才鴻年、崔俊芝范守善、顧秉林、南策文、沈寶根、王崇愚王鼎盛王海舟王一德、徐惠彬等近40位院士專家分別作為項目組顧問和課題組負責人出席了會議。
項目組組長陳立泉院士介紹了諮詢項目立項情況和項目的課題設置情況。他希望通過兩院院士通力合作, 依靠海內外的華人專家和留學人員,利用《新材料產業體系》等諮詢項目的研究成果作好項目研究。為了與國家相關科技專項密切配合,提出分階段提交諮詢報告的模式,並初步確定了諮詢項目的具體進度計劃。汪洪研究員、謝建新教授、方忠研究員、魯曉剛教授和歐陽世翕教授分別作了專題發言。在此基礎上,各院士、專家深入探討了當前在我國開展材料基因組計劃研究的難點和重點,並就諮詢項目提出了具體建議。
徐匡迪院士在會上作了總結。他指出,要進一步深刻認識中國版材料基因組計劃的重大意義。建議以兩院院士名義向國家提出建立三大平台的具體建議,加快提出中國版材料基因組計劃階段性諮詢報告,並對諮詢項目名稱提出了具體建議。