La Materials Genome Initiative (MGI) et le National Materials Genome Project ont été lancés par les gouvernements américain et chinois au cours de la dernière décennie. L'un des objectifs majeurs de ces missions est de faciliter l'identification des données de matériaux pour accélérer la découverte et le développement de matériaux. Les méthodes actuelles sont des candidats prometteurs pour identifier efficacement les structures, mais ont une capacité limitée à traiter toutes les structures avec précision et automatiquement dans la grande base de données de matériaux, parce que différentes ressources matérielles et diverses erreurs de mesure entraînent une variation de la longueur de liaison et de l'angle de liaison.

Feng Pan et ses collègues, de l'école supérieure de Pékin de l'université de Shenzhen, proposer un nouveau paradigme basé sur la théorie des graphes (schéma GT) pour améliorer l'efficacité et la précision de l'identification des matériaux, qui se concentre sur le traitement de la "relation topologique" plutôt que sur la valeur de la longueur de liaison et de l'angle de liaison entre différentes structures.

En schéma GT, les chercheurs simplifient d'abord les structures cristallines dans un graphique, qui ne se compose que de sommets et d'arêtes, dans lequel les atomes sont simplifiés en tant que sommets et les atomes adjacents avec les liaisons chimiques réelles sont "connectés" avec des arêtes. Si les connexions topologiques dans les graphes simplifiés entre deux structures sont isomorphes, le schéma GT les considérera comme une seule structure. En utilisant cette méthode, la déduplication automatique pour la grande base de données de matériaux est réalisée pour la première fois, qui identifie 626, 772 structures uniques sur 865, 458 structures originales.

De plus, le schéma GT a été modifié pour résoudre certains problèmes avancés tels que l'identification de structures fortement déformées, distinguer les structures à forte similitude et classer les structures cristallines complexes dans le big data des matériaux. Par rapport aux méthodes traditionnelles de chimie de structure, le schéma GT peut traiter ces problèmes beaucoup plus facilement, ce qui améliore l'efficacité et la fiabilité de l'identification des matériaux.

En utilisant cette technique d'intelligence artificielle, les chercheurs essaient de réaliser des calculs à haut débit, préparation et détection pour la base de données des matériaux. Le schéma GT subvertit les méthodes traditionnelles de recherche sur les matériaux et accélère le développement dans le domaine de la recherche sur les matériaux.