【培训干货】材料机器学习平台实操解读，赋能材料数据智能研发
发布机构：新材料大数据中心
发布时间：2026-07-06 08:30:00
2026 年 6 月 30 日，新材料大数据中心 6 月调度会暨 2026 年第四期专题培训会于北京同步线上线下举办，工信部原材料工业司、领域专家组、各材料数据资源节点等 110 余名代表参会。
本次会议分为主平台调度、数据资源节点调度、现场实地考察、专题培训四大环节。专题培训上，中心进行了数据产品专项讲解、实操演示材料机器学习平台，各节点参会代表围绕数据集调取、建模搭建、成果图表导出等实操问题现场交流。
下文是结合本次培训内容的机器学习平台实操解读。
一、平台研发背景：紧扣 “1+N” 节点建设，破解材料研发六大痛点
国家新材料大数据中心采用 “1+N” 数据资源节点整体架构，当前各节点正在推进数据采集、标准化治理、融通共享与高价值应用落地。行业长期存在六大研发堵点，也是平台核心研发出发点：
图1 行业核心痛点
1. 数据孤岛问题突出：实验台账、设备检测、文献配方等多源数据分散存储，缺少统一归集渠道，历史数据集难以复用；
2. 线下试制试错成本高：配方、工艺优化依靠反复线下实验，验证周期长，物料、人力、设备损耗巨大；
3. 研发经验难以沉淀传承：性能调控、配方筛选高度依赖资深工程师个人经验，新人上手周期长；
4. 工艺优化缺少量化数据支撑：调整成分、工艺时盲目试错，难以精准锁定最优参数方案；
5. 海量实验数据价值闲置：单次实验数据仅用于单次项目验证，缺少工具挖掘成分、工艺与性能内在规律；
6. 境外工业软件存在安全隐患：主流材料仿真、预测工具多为海外产品，授权成本高，核心研发数据存在外流风险。
依托中心统一主平台海量标准化数据资源池，材料机器学习平台打造数据归集治理 — 零代码智能建模 — 可视化分析 — 成果归档复用完整服务链路，助力各节点打造高质量数据集、赋能材料研发场景。
本次培训以 7XXX 系铝合金实测数据集作为演示案例，全程无需编写代码，依托门户用户空间完成全部数据操作，贴合各节点统一数据模板规范：
图2 预测工作流搭建框架
两种方法获取数据：一是登录门户后进入「数据检索」「数据资源」板块，订阅主平台的公开数据集；二是进入用户空间，创建模板、上传自有数据。
图3 检索订阅公益数据集
图4 创建模板
图5 上传数据集
平台针对金属、新能源锂电、高分子、无机非金属等多个材料研发领域，内置成套标准化建模模板，覆盖性能预测、高强度配方筛选、工艺迭代、材料机理分析等常用场景，各节点可直接选用，无需从零搭建流程。
图6 材料机器学习工作流模板
模板内置12 大类、225个材料专属机器学习算子，完整覆盖数据清洗、特征筛选、分类 / 回归建模、可解释分析、交叉验证全流程；完成预测变量、目标性能指标配置后点击「一键执行」，系统自动完成数据分割、模型训练、效果验证整套运算。
图7 回归分析一键执行
图8 分类分析一键执行
步骤 4：自动生成可视化成果，支持自定义研发看板
模型运算结束后，平台自动输出 ROC 曲线、LIFT 提升图、特征重要性权重图、性能拟合图谱等分析图表；支持自由拖拽指标、图表组件搭建专属看板，全部分析报告、模型文件、预测结果自动归档至用户空间任务列表，可随时查看、导出。
图9 返回用户空间查看结果
1. 12 大类材料定制化算子，覆盖全研发场景
算子基于材料行业研发需求专项开发，可完成高强度合金配方分类筛选、力学性能定量预测、成分工艺耦合机理可解释分析、高通量实验数据挖掘等工作，适配全品类新材料研发，支撑各节点打造差异化高价值数据应用。
图10 算子展示
2. 全流程自动生成可视化图表，材料评估报告生成
数据预处理、模型训练、效果验证全环节自动输出标准化可视化图形，图表可直接用于节点能力测评报告、课题论文、项目验收材料，大幅节省绘图、数据整理时间。
图11 查看可视化报告&模型评估图
3. 自主搭建研发数据看板，量化节点建设成效
支持数据集数据选取、灵活调整图表布局，用户可搭建数据看板、配方迭代分析看板，集中展示数据集完整度、模型精度、研发优化成效，为专家组测评、内部研发决策等提供量化依据。
图12 搭建数据看板1
图13 搭建数据看板2
四、典型用户使用场景
平台通过4级分层，构建了从入门到专家的全能力覆盖体系，满足不同用户群体的多元化需求，共同推动新材料产业的智能升级。
图14 典型用户场景
1. 零基础用户（小白用户）
问题场景：无基础的快速需求
面向无机器学习背景的用户，核心诉求是跳过复杂流程，直接获取预测结果、完成识别或简易选材，无需深入技术细节。
解决方案：零门槛一键式赋能
提供封装好的成熟的预装工作流模板，无需编写代码、仅需要上传数据源，就可以一键复用工作流。
落地成效：
效率提升 80%+，大幅降低智能研发准入成本。
2. 常规建模用户（普通科研层）
问题场景：流程复杂的建模困境
掌握基础数据分析能力，但缺乏搭建全套机器学习流程的经验，被繁琐的数据预处理、特征工程等重复性工作消耗大量精力。
解决方案：低代码工作流平台
提供拖拽式建模工作台，内置自动化数据清洗、特征筛选与模型评估组件，让用户通过可视化操作自主构建模型，专注于科研创新。
落地成效：
建模周期缩短 60%，实现从数据到模型的自主可控。
3. 高阶自建工作流用户（核心科研层）
问题场景：需定制化研发，高通量筛选、多目标优化
多目标复杂优化及跨尺度、跨体系等高度定制化研发难题，通用工具难以适配其专业深度。
解决方案：开放全栈能力
开放全量机器学习算子库，以及自主设计机器学习算子，支持拖拽式可视化搭建。
落地成效：
定制研发流水线，大幅压缩研发周期，支撑“卡脖子”技术难题攻关。
4. 管理用户（决策管理层）
问题场景：无法可视化研发投入产出，缺少数据看板
缺少材料研发数据可视化与模型统一评估能力。 材料研发管线投入产出无可视化图表，多套模型无统一评估标准，管理层对比方案、制定决策缺少客观量化数据支撑。
解决方案：提供模型评估、研发数据可视化看板
搭建研发数据可视化看板，整合模型性能、资源消耗与业务价值数据，自动量化对比不同技术方案的优劣，生成研发成效分析报表。
落地成效：
实现研发效果数字化管理，快速筛选最优路线，提升决策科学性。
结语
下一步，新材料大数据中心将持续聚焦高质量数据集建设，迭代材料逆向设计专用算子、完善全行业预制工作流模板，引导各数据资源节点依托机器学习平台拓展多元化研发应用。
各单位、科研人员在平台使用过程中若存在操作疑问、功能优化建议，可通过邮箱 cxr@mbd.org.cn 反馈。
配套完整官方操作资料可查阅往期推文：
《【使用指南】新材料大数据中心：用户空间数据在线开发使用指南》：https://mp.weixin.qq.com/s/vpBLYEJ-Yw0CbLrPAm7Qqg
《【案例分享】材料机器学习平台：拖拽式机器学习工作流设计操作案例》：https://mp.weixin.qq.com/s/WUXLCTB32msWexaQ00cLUw
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