Une bibliothèque Python pour l'exploration et l'analyse de données dans le domaine de la science des matériaux, fournissant des outils pour la caractérisation des matériaux et l'accès aux données sur les matériaux.
Matminer
- Python
- IA et apprentissage automatique, Chimie, Analyse des données, Matériels, Nanotechnologies
- Composites, Dynamique des fluides numérique (CFD), Conception pour la fabrication additive (DfAM), Machine Learning, Matériels, Développement de produits, Indicateurs de durabilité
Caractéristiques :
- Accès aux bases de données de matériaux (Materials Project, Citrine, AFLOW, etc.), featurisation des matériaux (composition, structure, structure de bande), pipelines de récupération et de traitement des données, intégration avec des bibliothèques d'apprentissage automatique (scikit-learn, Keras), outils pour le tracé des propriétés des matériaux.
Prix :
- Gratuit
- Facilite la recherche en informatique des matériaux en fournissant un accès facile aux données et aux outils de featurisation, s'intègre bien à l'écosystème Python de la science des matériaux (Pymatgen, ASE), encourage la recherche reproductible.
- S'appuie sur des bases de données externes qui peuvent avoir des limitations d'accès ou nécessiter des clés API, la featurisation peut être intensive en termes de calcul, courbe d'apprentissage pour comprendre les différents featurizers.
Idéal pour :
- Scientifiques et chercheurs en matériaux utilisant des approches basées sur les données et l'apprentissage automatique pour la découverte, la conception et la prédiction des propriétés des matériaux.