面向机器学习驱动的材料数据质量治理通用框架：融合领域知识的MAT-DQG体系构建

针对材料机器学习(ML)中数据质量评估缺乏系统性框架的问题，研究人员提出融合领域知识的材料数据质量治理框架(MAT-DQG)，通过九维度评估体系(WHAT)、生命周期模型(WHEN)和处理模型(HOW)的协同，在60个材料数据集上实现最高49%的预测精度提升，为材料发现提供可靠数据基础。

　　

在材料科学与工程领域，机器学习(ML)正以前所未有的速度推动着材料发现和性能预测的变革。然而，这种高效低成本的背后隐藏着一个关键瓶颈——数据质量。当前大多数研究聚焦于算法优化，却忽视了材料数据的固有特性：从金属的晶体结构到聚合物的分子量分布，这些数据的准确性、完整性和领域相关性直接影响ML模型的可靠性。更严峻的是，现有质量改进方法往往割裂了材料科学特有的物理化学规律与数据处理流程，导致模型预测出现"数字炼金术"式的偏差。

针对这一挑战，上海大学的研究团队在《Materials Science and Engineering: R: Reports》发表研究，构建了首个融合材料领域知识的机器学习数据质量治理框架(MAT-DQG)。该研究创新性地将数据质量评估贯穿ML建模全流程，在60个跨类别材料数据集验证中，成功修复17个数据集的质量缺陷，最高提升预测精度达49%。这项工作不仅建立了材料数据质量的标准化评估体系，更通过领域知识与数据科学的深度耦合，为材料基因工程的高通量计算提供了可靠的数据基础设施。

研究采用三项核心技术：1) 基于60个跨材料类别(金属/无机非金属/聚合物/复合材料)的文献数据集构建基准测试平台；2) 开发九维度数据质量评估矩阵(Data Quality Dimensions, DQDs)，包含准确性(accuracy)、洞察力(insight)等固有型(Inherent Quality Dimensions, IQDs)和情境型质量指标；3) 建立生命周期模型(Lifecycle Model, LCM)指导不同ML阶段的质量干预时序。

框架设计
MAT-DQG由三大模块构成：DQDs定义评估标准，LCM确定治理时机，处理模型(Processing Models, PMs)提供方法支持。其中九维度DQDs创新性地将材料特性(如金属的位错密度)与数据特征(如缺失值分布)关联，而LCM则将传统"端到端"质量管控解构为数据采集、特征工程等六个阶段的闭环治理。

质量维度解析
研究特别区分了IQDs与情境型维度。以金属材料为例，晶格常数等IQDs必须满足物理定律约束，而聚合物分子量分布等情境维度则需结合应用场景评估。这种分类使材料科学家能针对性选择X射线衍射或分子动力学模拟等不同验证手段。

生命周期应用
通过LCM实施的阶段性治理展现出显著优势。在镍基高温合金数据集案例中，早期阶段发现的热处理工艺记录缺失问题，通过引入相图计算辅助填补，使最终疲劳寿命预测的R²
值提升0.23。

处理模型效能
开发的九类PMs形成标准化质量修复工具包。对于复合材料界面性能数据集，采用基于第一性原理的异常值检测方法，纠正了因测试仪器漂移导致的15%数据偏差，使界面强度预测误差降低至8.3%。

结论与展望
该研究突破传统数据驱动治理的局限，开创性地实现三个维度的创新：1) 建立首个材料ML专用的质量评估标准体系；2) 开发领域知识嵌入的自动化质量修复流程；3) 验证跨材料类别的通用性。值得注意的是，框架在解决"维度盲区"问题方面表现突出——在测试的60个数据集中，83%存在研究者未察觉的潜在质量缺陷。这种系统性治理模式不仅适用于材料领域，其"WHAT-WHEN-HOW"方法论范式对化学、生物医学等数据密集型学科同样具有借鉴价值。正如通讯作者Yue Liu教授指出："MAT-DQG的本质是建立材料本征特性与数据科学之间的翻译词典"。未来研究将进一步整合材料计算模拟工具，发展智能化的实时质量监控系统。