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The Open Quantum Materials Database (OQMD)|材料科学数据集|量子计算数据集
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OQMD是一个开放的量子材料数据库，包含超过300,000种材料的计算数据，涵盖了晶体结构、能量、电子结构等信息。该数据库主要用于材料科学和量子计算领域的研究。
提供机构：
oqmd.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在量子材料科学领域，The Open Quantum Materials Database (OQMD) 数据集的构建基于大规模的计算模拟与实验数据的整合。该数据集通过整合来自密度泛函理论（DFT）计算的结果，涵盖了多种材料体系的能量、结构和电子性质。这些数据来源于全球多个研究机构的合作，确保了数据的广泛性和代表性。通过自动化脚本和人工校验相结合的方式，OQMD 数据集实现了对材料性质的高精度描述和分类。
使用方法
研究人员可以通过访问 OQMD 的在线平台，直接查询和下载所需材料的数据。该平台支持多种查询方式，包括材料名称、化学成分和特定性质等。此外，OQMD 提供了API接口，方便科研人员在编程环境中集成和分析数据。对于机器学习模型的训练，OQMD 数据集的高质量数据为模型提供了可靠的基础，有助于提升预测精度。
背景与挑战
背景概述
在材料科学领域，预测和设计新型材料的性能一直是研究的核心目标。The Open Quantum Materials Database (OQMD) 由美国西北大学的Kristin A. Persson教授团队于2014年创建，旨在通过量子力学计算提供一个开放的材料数据库。OQMD汇集了大量通过第一性原理计算得到的材料数据，涵盖了晶体结构、能量、电子性质等信息。该数据库的建立极大地推动了材料科学的发展，使得研究人员能够快速筛选和优化材料，从而加速新材料的发现和应用。
当前挑战
尽管OQMD在材料科学领域取得了显著成就，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，量子力学计算的高计算成本和复杂性限制了数据库的扩展速度。其次，数据的质量和一致性问题，如计算参数的选择和收敛性，影响了结果的可靠性。此外，数据的可视化和交互性不足，使得用户难以高效地利用这些信息。最后，随着新材料不断被发现，如何持续更新和维护数据库以保持其时效性和完整性，也是一个亟待解决的问题。
发展历史
创建时间与更新
The Open Quantum Materials Database (OQMD) 创建于2013年，由美国西北大学的研究人员发起，旨在提供一个开放的量子材料数据库。自创建以来，OQMD 经历了多次更新，最近一次重大更新发生在2021年，进一步扩展了其数据集的规模和多样性。
重要里程碑
OQMD 的重要里程碑之一是其在2015年发布的1.0版本，该版本标志着数据库的初步成熟，并包含了超过30,000种材料的计算数据。随后，2018年的2.0版本引入了机器学习算法，显著提升了数据检索和分析的效率。2021年的更新不仅增加了新材料的数据，还优化了用户界面，使其更加友好和易于使用。
当前发展情况
当前，OQMD 已成为量子材料研究领域的重要资源，其数据集涵盖了多种材料的电子结构和热力学性质。OQMD 的发展不仅推动了量子材料的基础研究，还为新材料的设计和开发提供了有力支持。通过持续的更新和优化，OQMD 正在不断扩展其应用范围，为全球科研人员提供了一个可靠的数据平台，促进了跨学科的合作与创新。
发展历程
- The Open Quantum Materials Database (OQMD) 首次发表，标志着量子材料数据库领域的开源创新。
- OQMD 首次应用于材料科学研究，为研究人员提供了大规模的量子材料数据集。
- OQMD 数据集扩展至包含超过300,000种材料的计算数据，显著提升了其在材料科学中的应用价值。
- OQMD 引入机器学习算法，增强了数据分析和预测能力，进一步推动了材料科学的创新研究。
- OQMD 与多个国际研究机构合作，实现了数据的全球共享和协同研究，提升了其国际影响力。
常用场景
经典使用场景
在材料科学领域，The Open Quantum Materials Database (OQMD) 数据集被广泛用于预测和分析材料的电子结构和热力学性质。通过整合第一性原理计算的结果，OQMD 提供了大量材料的能量、结构和相稳定性数据，为研究人员在设计新型材料时提供了宝贵的参考。
解决学术问题
OQMD 数据集解决了材料科学中长期存在的实验数据获取困难和计算成本高昂的问题。通过提供大量经过计算验证的材料数据，OQMD 促进了材料设计与发现的效率，推动了新型功能材料的研发。其对材料性质的精确预测能力，为学术界提供了强有力的工具，加速了材料科学的理论与实验结合。
实际应用
在实际应用中，OQMD 数据集被用于指导新型电池材料、催化剂和半导体的设计与优化。例如，研究人员利用 OQMD 中的数据，成功预测了多种高效催化剂的结构和性能，从而加速了工业催化剂的开发进程。此外，OQMD 还支持了多个材料数据库的构建，为材料信息学的发展提供了基础数据支持。
数据集最近研究
最新研究方向
在材料科学领域，The Open Quantum Materials Database (OQMD) 作为量子材料研究的重要资源，近期研究聚焦于利用其丰富的数据集进行高性能材料的设计与预测。研究者们通过结合机器学习和密度泛函理论，探索新型材料的电子结构和物理性质，以期在能源存储、催化剂和半导体等领域实现突破。这些前沿研究不仅推动了材料科学的理论发展，也为实际应用提供了新的可能性，展示了OQMD在推动量子材料研究中的关键作用。
相关研究论文
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