在過去十年中，美國和中國政府相繼開展了材料基因組計劃（美國）和國家材料基因工程重點專項（中國）。材料基因組計劃和工程借鑒生命基因計劃成功經驗，利用高通量的理論計算和實驗及數據庫的相融合加速新材料的發現和應用🎗，因此構建高質量的材料大數據系統，全自動化地智能識別並處理所有的晶體結構，是該領域亟待攻克的科學高地，並對於發現新材料，創新材料設計方法具有重大意義。

意昂体育平台深圳研究生院新材料學院的潘鋒教授牽頭聯合多家高校🌽、研究機構和企業共同承擔了2016年國家材料基因工程重點專項🧑🏿‍💼，在研究構建的晶體結構（近百萬種）大數據時發現了一個關鍵科學問題：傳統結構化學用原子位置及鍵長鍵角能否無誤判斷二個晶體結構是否相同（同構性）。他們發現材料缺陷和測量誤差導致任何通過設定誤差閾值來判斷結構同構性都會出現偏差，閾值內判斷是相同的結構可能是不同🧑🏽‍🍳，反之亦然。為了突破傳統結構化學和晶體學方法局限性，潘鋒團隊發展了基於圖論的結構化學和材料基因研究新範式↗️，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，從所選擇的中心原子到結構基元再層層逐級由內向外比對🌖，與傳統方法不同⏫🤵‍♀️，新範式是比對點的連接方式🤷🏽‍♂️，通過逐級比對能實現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🧑🏿‍🦱，以此構建了擁有60萬余種獨立晶體結構大數據系統，開發了一種基於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,並用於探索材料在製備和應用中的結構演化規律。

尖晶石Co3O4晶體的拓撲簡化圖與實際晶體結構

此外💇🏿‍♂️，該圖論方法還可以不斷升級，以解決一些更加復雜的問題，如識別高度扭曲的結構，區分具有強相似性的結構和分類材料大數據中的復雜晶體結構🧑🏽‍✈️。與傳統的結構化學方法相比，使用圖論法可以更容易地解決這些問題👍🏿，提高了材料識別的效率和可靠性。通過使用這種智能技術，該課題組成員們正在基於材料大數據系統開展高通量計算，加快新材料的發現。

運用圖論法可以區分很相似的2H相與4H相的SiC晶體

該研究成果以“Identify crystal structures by a new paradigm based on graph theory for building materials big data”為題發表於SCIENCE CHINA Chemistry ，受到了美國科學促進會(AAAS)🧑🏽、中國科學雜誌社的重點報道🧘🧏🏻‍♀️。該論文的通訊作者為潘鋒📞，共同第一作者為博士生翁謀毅、碩士生王誌📸、博士後錢果裕🍉。該系列工作得到了國家材料基因工程重點研發計劃☄️、廣東省重點實驗室、深圳市科技創新委員會等項目的大力支持。

文章鏈接🧟‍♀️🛼：M.Y. Weng, Z. Wang, G.Y. Qian,F.Pan*et.al, Identify crystal structures by a new paradigm based on graph theory for building materials big data. Sci. China Chem .,62, 982-986 (2019)