在材料科学研究的前沿，数据科学和人工智能（AI）技术的整合引发了一场深刻的变革，特别是在材料探索和优化领域。为应对这一趋势，韩国化学技术研究院和首尔大学的研究团队共同开发了一个全面的二维材料实验数据平台（2DMat.ChemDX.org），旨在提升研究生产力，并为二维材料研究提供强大的数据管理、可视化和机器学习工具包。
平台概述：
二维材料实验数据平台是一款专门为处理从合成到物理性质的实验数据而设计的工具。该平台整合了反射高能电子衍射（RHEED）、光致发光（PL）和拉曼光谱测量数据，为研究人员提供了一个强大的基础，用于通过基于网络的平台上传、管理和共享研究数据。平台的模块化设计和系统化的二维数据库不仅支持数据的无缝扩展和适应，还使得在不断发展的二维材料领域中能够高效地收集、管理和利用数据。
数据管理和共享：
平台的核心特性之一是预定义模板和灵活的数据管理架构，这些特性显著减少了手动操作，增强了数据一致性。研究人员可以轻松上传实验数据，平台会自动将原始数据文件转换为标准化的可读格式。所有上传的数据都存储在MariaDB和MongoDB数据库中，确保了数据的安全性和可扩展性。此外，该平台提供了强大的数据可视化工具，使研究人员能够通过几个简单的操作就能轻松理解数据。
先进的分析工具：
平台不仅提供了强大的数据可视化功能，还整合了机器学习工具包，用于分析二维薄膜的生长机制和超分辨率技术。通过这些工具，研究人员能够发现数据中的隐藏模式，改善光致发光测量的光谱质量，从而显著提高二维材料的研究效率。这些分析工具在图形用户界面（GUI）中实现，用户可以通过直观的界面轻松进行数据管理和分析。
平台的实际应用：
平台已被应用于多个二维材料研究项目，包括在过渡金属硫化物材料的分子束外延（MBE）生长中监测表面状态的RHEED数据，以及通过化学气相沉积法生长的单层过渡金属硫化物的光致发光和拉曼光谱数据。这些数据不仅为研究人员提供了材料质量、缺陷以及性质变化的深入理解，还为设备优化提供了宝贵的见解。
数据的可用性：
所有数据集均可在二维材料实验数据平台（2DMat.ChemDX.org）上获得。用户可以使用集成的可视化工具预览数据，然后单独下载原始数据及其相应的元数据。数据以CC-BY 4.0许可证发布，贡献的数据由相应的贡献者拥有。用于本研究的机器学习工具包的源代码可在GitHub上找到，描述每个工具包的详细信息可以在平台的工具包页面上查看。
