“一代材料、一代產業”，材料研制周期長、檢測分析困難等問題一直限制著新材料的研發與應用。2016年國家啟動了材料基因工程重點研發計劃目的是用新的研究范式（高通量計算、高通量制備、高通量檢測及構建材料數據庫）加速新材料研發速度。北京大學深圳研究生院新材料學院潘鋒教授于2016年聯合多所高校、研究機構和企業承擔了“基于材料基因工程研發固態鋰電池及關鍵材料”該國家重點項目。在5年的研究中，潘鋒團隊發展了基于圖論的結構化學和材料基因研究新范式，將與中心原子成鍵的最近鄰原子定義為結構基元，再把原子或結構基元抽象成圖論中的點，結合計算機智能運算，實現了無誤地判斷結構同構性及定量描述結構間的異構度與演化關系的技術突破。團隊基于圖論的晶體結構和材料基因的表達方法，將空間原子/分子結構幾何拓撲化，極大程度地提高了材料智能識別的效率和精度，構建了擁有60余萬種結構的高質量晶體結構數據庫（SCIENCE CHINA Chemistry (2019) 62 , 982）， 在此基礎上提出基于材料基因到數據構建整合材料制備，材料檢測與分析于一體的新型“未名材料解析系統”，運用結構基元及其連和化學鍵相互作用等微觀要素，結合計算機高通量智能比對分析，實現對于材料的智能檢測分析，第一代系統開始投入應用和為用戶服務。

圖1. 材料基因數據庫示意圖

“未名材料解析系統”是基于完善的晶體結構大數據系統，結合晶體學衍射計算方法，實現了對于結構各種衍射圖譜的高通量智能計算，可以完成對于晶體結構的X射線衍射圖譜、中子衍射圖譜和TEM衍射圖樣的精確計算，并依托材料大數據系統對傳統衍射計算公式進行修正，獲得與實驗結果更接近的衍射圖樣。依托于背后強大的材料大數據的支持，該材料解析系統結合通訊領域信號處理等方法，實現了對于實驗數據的智能處理，包括通過準確提取圖譜中峰位峰強等關鍵信息，結合傳統晶體學中的材料解析方法，系統可以完成對粉末衍射實驗數據的一條龍定性相分析，準確解析發現實驗樣品中可能含有的物相。此外，為了加速對于大型數據庫的檢索速度，我們構建了離散型數據庫框架，實現了對百萬級峰位峰強數據的高通量快速檢索。

圖2. 未名材料解析系統相分析模塊檢索示意圖

團隊在目前相分析的基礎上不斷發展，如正在增加中子衍射相分析、TEM衍射圖樣分析及半定量相分析等模塊，整合機器學習等人工智能方法，智能地獲得和處理不同領域實驗數據并進行深度的“學習和分析”，使得材料基因組科學工程的新范式能為新材料的研發檢測提供全新思路和工具。

為方便廣大科研工作者快速方便的完成實驗物相解析，北大“未名材料解析系統”現開放線上預約服務。用戶可以直接掃描下方微信二維碼進行線上預約，也可以通過www.uaeshopy.com網站進入預約平臺進行線上預約，網站同時提供對材料基因數據庫的檢索服務，用戶可以通過網頁實現對晶體結構的快速檢索和相關電子結構信息的獲取。

該工作得到了國家材料基因工程重點研發計劃、國家自然科學基金、廣東省重點實驗室和深圳市科技創新委員會項目的大力支持。