材料数据科学本体论(MDS-Onto)：统一材料与应用数据科学领域知识的创新框架

本期推荐：研究团队针对材料科学领域数据标准不统一、协作效率低的问题，开发了Materials Data Science Ontology(MDS-Onto)框架及配套工具FAIRmaterials/FAIRLinked。该研究通过建立与Basic Formal Ontology(BFO)兼容的语义桥梁，创建了可互操作的模块化本体系统，并以同步辐射X射线衍射(SXRD)和光伏(PV)为案例验证其应用价值，为材料数据FAIR(可查找、可访问、可互操作、可重用)化管理提供标准化解决方案，发表于《Scientific Data》。

　　

在材料科学与数据科学交叉领域，长期存在着"数据孤岛"现象——不同实验室采用迥异的命名规范和数据格式，导致海量科研数据难以共享和复用。以同步辐射X射线衍射(SXRD)为例，美国阿贡国家实验室先进光子源(APS)单条光束线每周产生8-10TB异构数据，而光伏(PV)领域则面临建模软件(pvlib-python/PVSyst/SAM)输入格式不兼容等问题。这种术语不一致性严重阻碍了跨机构协作，传统分类法(Taxonomy)又缺乏表达复杂语义关系的能力。

为解决这一挑战，Case Western Reserve University的Balashanmuga Priyan Rajamohan、Alexander C. Harding Bradley等联合多个国家实验室的研究团队，在《Scientific Data》发表了Materials Data Science Ontology(MDS-Onto)框架。该研究创新性地采用模块化架构，通过Platform Material Digital core ontology(PMDco)和PROV-O本体作为桥梁，将材料科学术语与ISO标准BFO上层本体连接，形成包含X射线衍射、光伏等子领域的完整本体体系。配套开发的FAIRmaterials双语(R/Python)工具包显著降低了本体构建门槛，而FAIRLinked则实现了基于本体的FAIR数据自动生成。案例研究表明，该框架使光伏电站资产交易时的数据丢失率降低40%，同步辐射实验数据分析效率提升3倍。

研究团队采用三项核心技术方法：1) 基于Resource Description Framework(RDF)构建机器可读的三元组知识表示体系，支持OWL2语义扩展；2) 开发CSV模板驱动的FAIRmaterials工具，实现从表格数据到Turtle(/texttt.ttl)和JSON-LD格式的自动转换；3) 建立MatPortal和Industry Portal在线仓库，收录来自美国能源部下属实验室等机构的30余个材料本体。研究队列包含APS-U升级后的同步辐射实验数据和NREL光伏系统监测数据。

"结果"部分显示，MDS-Onto框架成功应用于两大领域：在同步辐射X射线衍射领域，研究团队将实验数据分解为样品(X-Ray Sample)、设备(X-Ray Tool)、探测器(X-Ray Detector)、实验方案(X-Ray Recipe)等六个子本体。其中样品本体通过mds:hasManufacturingProcess关联制造参数，使Ti-6Al-4V合金的相识别准确率提升至92%。光伏领域则构建了包含PV Cell、PV Module等七层结构的本体体系，特别是通过映射Orange Button术语，解决了不同厂商组件参数描述不一致问题。

"讨论"部分强调，该框架的创新性体现在三个方面：首先采用"中间层本体"策略，允许领域专家直接映射术语到MDS-Concept而非PMDco，降低使用门槛；其次通过FAIRmaterials的CSV模板设计，使非专业人员也能在20分钟内创建基础本体；最后通过JSON-LD模板实现与现有LIMS系统的无缝集成。美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室的实践表明，该体系使材料加速研发周期缩短60%。

这项研究的意义不仅在于创建了首个面向材料数据科学的标准化本体框架，更开创了"领域专家主导+工具辅助"的本体建设新模式。随着APS-U等第四代光源产生500TB/周的超高时空分辨率数据，这种基于语义网的技术路线将为材料基因组计划提供关键基础设施。未来通过纳入更多子领域本体和开发AI推理功能，MDS-Onto有望成为材料科学领域的"Gene Ontology"，推动该学科进入智能化数据驱动的新阶段。