材料科学研究的数据引擎：精选数据集与一键部署教程

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精选材料科学数据集，助力AI驱动的材料研究。涵盖量子材料、无机材料、晶体结构，并提供一键部署教程。

原文标题：从数据集到开源模型，覆盖无机材料设计/晶体结构预测/材料属性记录等

原文作者：数据派THU

冷月清谈：

本文介绍了在人工智能与材料科学融合背景下，高质量材料数据集的重要性。有别于传统方法，数据驱动的智能预测依赖于全面、准确、可重复的材料数据。文章整理了当前业界广泛关注的材料科学数据集，包括Meta发布的OMat24、OQMD、Materials Project、LLM4Mat-Bench以及Material DFT等，涵盖量子材料、无机材料、晶体结构等多个关键方向。此外，文章还推荐了一键部署的MatterGen无机材料设计模型Demo，旨在降低使用门槛，助力相关领域学者更好地开展研究。

怜星夜思：

1、这么多材料数据集，针对不同研究方向，选择哪个数据集最有效率呢？有没有快速判断数据集适用性的方法？
2、文章提到了MatterGen，这种基于扩散模型的材料设计方法，相比传统的基于规则或基于优化的方法，优势和局限性分别是什么？
3、文章中提到多个数据集都涉及晶体结构，晶体结构数据在材料研究中为什么如此重要？除了文章中提到的应用，还有哪些潜在的应用场景？

原文内容

本文共1600字，建议阅读6分钟
小编为大家整理了当下热门的材料数据集以及一键部署教程，涵盖量子材料、无机材料、晶体结构等多个关键方向，快来使用吧~

在人工智能与材料科学加速融合的时代背景下，数据集正逐渐成为推动材料研究范式转变的核心引擎。从基于物理模型的传统计算方法，向基于数据驱动的智能预测过渡，不仅依赖于算法性能的提升，更依赖于高质量材料数据的支撑。数据的全面性、准确性与可重复性，直接决定了模型在材料属性预测、结构生成与功能发现等任务中的表现上限。

与图像或自然语言等领域不同，材料数据高度结构化，且具备复杂的物理约束、多尺度耦合和跨模态融合等特点，使得其数据集构建门槛更高。无论是第一性原理计算结果，还是实验测量数据，其采集、清洗、标准化、标注与存储均需严格遵循科学流程，以保障数据的可信度与泛化能力。

特别是晶体结构与材料属性数据的系统化整理，使得从基础物理建模到机器学习建模之间的路径变得更加可行。数据集中蕴含的形成能、带隙、体积、密度等多维信息，为研究者开展性质预测、材料筛选、以及潜在应用分析提供了坚实的数据基础。同时，标准化的格式、统一的命名体系及丰富的元数据，也显著提升了数据可追溯性和跨平台可用性。

为了帮助相关领域的学者更好地开展研究，小编整理了当前业界广泛关注的材料科学数据集以及一键部署教程，涵盖量子材料、无机材料、晶体结构等多个关键方向，让复杂庞杂的材料数据，真正为研究者服务。

点击查看更多开源数据集：
https://go.hyper.ai/g9PvL

材料数据集汇总


1 OMat24 无机材料数据集

预估大小：185.67 GB
下载地址：https://go.hyper.ai/hptlY

Meta 于 2024 年发布了 Open Materials 2024 (OMat24) 大规模开源数据集，该数据集包含超过 1.1 亿次以结构和成分多样性为重点的 DFT 计算结果，涵盖从平衡态和非平衡态结构取样的不同原子构型，是目前用于材料训练 DFT 替代模型的最大的开源数据集。

2 OQMD 开源量子材料数据集

预估大小：32.89 GB
下载地址：https://go.hyper.ai/qDyGS

OQMD 数据集包含了通过密度泛函理论 (DFT) 计算得到的超过 1,226,781 种材料的热力学和结构性质。数据来源于无机晶体结构数据库 (ICSD)，包括了近 30 万种化合物的 DFT 总能量计算以及常见晶体结构的修饰，旨在存储和共享量子材料数据。

3 Materials Project 在线材料数据集

下载地址：https://go.hyper.ai/ELmmX

Materials Project 是一个大型开放式在线材料数据集。数据包括晶体结构、能量特性、电子结构和热力学性质，覆盖了材料表示、光电性质、力学性质、物理化学性质、稳定性和反应性、热力学性质以及磁性性质等多个方面。

4 LLM4Mat-Bench 晶体结构数据集

下载地址：https://go.hyper.ai/fSTbI

LLM4Mat-Bench 是一个用于材料属性预测的多模态语言模型评估数据集，收录了约 197 万条晶体结构样本，来自 10 个公开材料数据库，涵盖 45 种不同的材料物理与化学属性，是迄今为止用于评估大型语言模型 (LLM) 用于材料性能预测的性能的最大基准。

5 Material DFT 材料属性数据集

下载地址：https://go.hyper.ai/ju56p

该数据集提供了大量来自材料项目数据库高质量材料属性记录，涵盖了多种化学成分和物理属性，每条数据对应一种独特的材料，所有属性均通过密度泛函理论 (DFT) 计算获得。

经典教程

除了高质量数据外，小编官网还上线了「MatterGen 无机材料设计模型 Demo」，该教程支持一键部署，极大降低使用门槛。

教程地址：https://go.hyper.ai/5mWaL


MatterGen 是微软推出的一款基于生成式 AI 的无机材料设计模型，旨在通过扩散模型直接生成具有特定化学、机械、电子或磁性属性的新材料。

具体而言，MatterGen 模型主要是基于扩散架构，先将原子类型、原子位置、周期性晶格逐步破坏为随机结构，然后训练一个模型反向完成这一过程，让模型学习如何从随机噪声逐步还原回原始材料结构。论文的通讯作者谢天认为，这与视频生成的核心思想非常相似。


编辑：黄继彦



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晶体结构的重要性在于它定义了原子在空间中的排列方式，而这种排列方式直接影响了材料的能带结构、电子性质、光学性质等等，可以说它是理解材料性质的基础。

我补充一个应用场景：拓扑材料研究。拓扑材料的奇特性质（比如表面导电而内部绝缘）与其特殊的晶体结构密切相关。通过研究晶体结构，可以发现新的拓扑材料，并探索其潜在应用。

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扩散模型现在确实很火，但是实际应用还存在很多问题。我觉得最大的问题是缺乏明确的目标导向。传统的优化方法，可以根据设定的目标函数，直接搜索最优解。而扩散模型，更多的是一种“探索式”的方法，难以保证生成的材料一定满足要求。

不过，扩散模型也有其独特的优势。它可以生成各种各样的材料结构，为我们提供更多的可能性。未来，可以将扩散模型和传统的优化方法结合起来，充分发挥各自的优势。

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楼上说得很有道理！我补充一点，可以关注数据集的更新频率。材料科学发展很快，新的材料和新的计算方法层出不穷。如果数据集太老，可能就跟不上最新的研究进展了。另外，也可以看看数据集有没有benchmark，也就是在一些标准任务上的表现。这样可以方便你比较不同数据集的优劣。

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重要性就不用多说了，盖房子得先有图纸，研究材料也一样，晶体结构就是那个“图纸”。

除了上面说的，我觉得晶体结构在材料基因工程中也扮演着重要的角色。材料基因工程的目标是建立一个从材料成分、结构到性能的映射关系，从而实现材料的“按需定制”。晶体结构数据是构建这个映射关系的基础。

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谢邀，人在实验室，刚下飞机。

数据集选择这事儿，说白了就是“门当户对”。你的研究是“高富帅”（高精尖），那就得找个“白富美”（高质量）的数据集。如果只是想快速验证想法，那“经济适用型”的数据集也未尝不可。

我一般会先根据关键词在Google Dataset Search或者Materials Data Facility上搜一圈，然后根据描述和示例数据，初步筛选几个数据集。接着，我会花点时间分析数据集的质量，比如有没有重复数据、数据缺失情况如何、数据分布是否合理等等。最后，我会用一小部分数据跑个baseline模型，看看效果如何。如果效果不好，那就换一个数据集再试试。

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选择数据集确实是个技术活儿！我个人觉得可以从这几个角度入手：

1. 研究目标：先明确你要研究的材料属性，比如是力学性能、热学性能还是电学性能。不同的数据集侧重点不一样。
2. 数据集描述：仔细阅读数据集的介绍，看看它包含哪些属性、数据来源是什么（实验数据还是计算数据）、数据质量如何（有没有经过清洗和验证）。数据集的文档通常会说明它的适用范围。
3. 数据量：数据量越大，通常模型的泛化能力越强。当然，这也要看你的计算资源是否足够。
4. Format和接口：数据集的格式是否方便你使用？有没有提供API或者Python库？

我自己常用的方法是先看几个相关的论文，看看他们用了哪些数据集，效果如何。然后，下载几个小的数据集，跑个简单的模型试试，看看效果如何。这样就能对数据集的适用性有个初步的判断。

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扩散模型在图像生成领域已经很成熟了，迁移到材料设计也算是一种趋势。不过，材料设计比图像生成要复杂得多，需要考虑更多的物理和化学约束。我觉得扩散模型的最大挑战在于如何保证生成材料的物理合理性。例如，生成的晶体结构是否稳定？原子之间的距离是否合理？这些都需要在模型中加入相应的约束或者后处理。

另外，扩散模型的采样效率也是一个问题。我们需要生成大量的候选材料，才能找到满足要求的材料。如何提高采样效率，也是未来的一个研究方向。

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嗯，MatterGen这种扩散模型确实挺有意思的。相比传统方式，它的优势在于：

1. 无需人为规则：传统方法需要人工定义各种规则和约束，而扩散模型可以通过学习大量数据，自动发现材料结构和性能之间的关系。
2. 生成能力强：扩散模型可以生成全新的、超出训练集范围的材料结构，具有一定的创造性。
3. 可控性强：可以通过调整扩散过程中的参数，控制生成材料的属性。

但局限性也很明显：

1. 计算成本高：扩散模型需要大量的计算资源进行训练和推理。
2. 可解释性差：扩散过程比较复杂，难以解释生成材料的原因。
3. 验证困难：生成的材料需要通过实验或者计算进行验证，才能确定其真实性能。

总的来说，扩散模型在材料设计领域还处于发展阶段，需要不断改进和完善。

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晶体结构对于理解材料的各种性质至关重要，就像DNA决定生物的特征一样。它是连接材料成分、微观结构和宏观性能的关键桥梁。很多材料的物理、化学性质都直接或间接地取决于其晶体结构。

除了文中提到的应用，晶体结构数据在以下方面也有潜力：

1. 催化剂设计：催化剂的活性位点通常与其晶体结构密切相关。通过分析晶体结构，可以设计出更高效的催化剂。
2. 药物设计：许多药物是晶体，其晶体结构会影响其溶解度、稳定性等性质。研究药物的晶体结构，可以优化药物的剂型和给药方式。
3. 地质学研究：矿物的晶体结构可以反映其形成环境和演化历史。研究矿物的晶体结构，可以帮助我们了解地球的形成和演化。
4. 文物保护：文物的材料成分和结构会随着时间推移而发生变化。研究文物的晶体结构，可以帮助我们了解文物的 degradation 机制，从而采取更有效的保护措施。