AI for Science · 材料研发

把材料数据写成机器能推理的形式
再用它做下一组实验的决策

MO 用 OWL 本体描述材料、工艺与性能，用 SHACL 在入库前拦住不合规的数据， 再在此之上训练代理模型、用贝叶斯优化推荐下一批实验配方。 公共数据免费浏览；上传自己的数据需要登录，数据按项目隔离存储。

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公共数据现状

来自 /stats 的实时数字，缓存 60 秒。

38,584
样品总数
3,862,352
RDF 三元组
198
本体类
通过
SHACL 校验

领域模板

模板是一份 YAML：它同时决定上传表单的字段、校验规则、特征工程和优化目标。 换一个领域不需要改代码。

胶粘剂配方

adhesive · v0.1.0

21 个字段驱动特征工程与候选采样，优化目标：lap_shear_mpa、peel_strength_n_mm、tensile_strength_mpa。

21 字段 5 优化目标 adhesive 本体
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MOF 氧化脱硫

mof-ods · v0.2.0

33 个字段驱动特征工程与候选采样，优化目标：bet_m2_g、pore_diameter_nm、open_metal_site_mmol_g。

33 字段 10 优化目标 mof 本体 2 段级联
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钙钛矿太阳能电池

perovskite · v0.1.0

28 个字段驱动特征工程与候选采样，优化目标：pce_percent、stabilised_pce_percent、aged_pce_percent。

28 字段 7 优化目标 photochem 本体
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平台能做什么

结构化入库

CSV 上传后按模板逐行转成 RDF 并跑 SHACL。缺必填字段或重复编号的行会被拦下， 超范围与未列出的取值记为警告，其余行照常入库——一处脏数据不会阻塞整批。

小样本优化

20–40 条数据也能用：随机森林代理模型 + 贝叶斯优化给出下一批配方。 采集函数的默认参数按数据规模标注了标定来源，不会把大数据集的结论套到小样本上。

数据隔离

项目数据以文件形式存放在独立目录，不进入公共 SPARQL 端点， 因此不存在跨租户读取路径。删除项目就是删除该目录。

用自己的数据跑一遍

使用 ChemDB 账号登录（支持微信扫码），选一个模板即可创建项目并上传数据。

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