高通量材料计算,高通量材料集成计算， 材料基因组计划  

   探索新型材料，除了实验手段之外，还需要结合计算机模拟的方法来研究材料组份，结构和性能的关系。特别是在很多情况下(比如材料中掺杂离子和缺陷浓度很低时)，常规实验手段几乎失效，而计算机模拟可以充分发挥其优势。但是材料计算如何能更好地用于新材料设计以加快材料的创新，缩短研发周期，仍是一个挑战性的问题。随着2011年美国”材料基因组计划”的提出, 如何通过高通量材料集成计算, 整合新材料设计过程中的数据、代码、计算工具等以实现共享，从而加快新材料的研发, 更是引起了业界的重视。

   个人认为，”材料基因组计划”更是一种方法论，是典型的科研信息化（e-Science）应用与实践。核心就是两个字“集成”。 它更强调计算与数据的集成，计算数据与实验数据的集成， 高通量材料计算与多尺度模拟的集成。因此, 我们提出了”高通量材料集成计算“（Integrated High-through Computational Material）的理念，提出了面向”高通量材料集成计算“的材料设计方法。

 高通量材料集成计算可以借鉴组合化学和材料信息学的一些理念和思路。组合化学在新药的发现方面取得了极大地成功，它是一种并行、系统、反复地组合不同结构或组份的“构建单元(Building block)”,迅速得到大量化合物,从而进行高通量筛选(High-Throughput Screening)的一种策略与方法。材料信息学(Material informatics)是”运用计算的方法来处理和解释材料科学和工程数据“，它可以与材料计算相结合，通过已知的可靠实验数据，用理论模拟去尝试尽可能多的真实或未知材料，建立其组份，结构和各种物性的数据库，通过数据挖掘探寻材料组份，结构和性能之间的关系模式，用于指导新材料设计。

高通量材料集成计算其实质就是探讨如何将组合化学中的“构建单元”和“高通量筛选”理念用于材料计算机模拟, 通过材料计算寻找或筛选材料组成的基本构建单元，“搭建“新的化合物，并结合材料信息学相关技术将数据，代码，和材料计算软件进行集成，建立起材料组份，结构，和性能的定量关系模型用于指导新材料设计。 这已成为目前国内外业界关注的热点问题之一。

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