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材料基因工程革新了材料研发方式，人工智能成为材料信息学的核心工具。面对材料科学领域中AI工具包或平台的局限性，如聚焦性能预测、不友好于无编程经验的材料研究人员、小数据集处理能力不足等问题，我们历时一年，开发了专为材料设计打造的AI平台——MLMD（Machine Learning for Materials Design）。此平台无需编程即可运用多个材料设计流程，包括高通量筛选与代理优化等。
为解决材料领域小数据的问题，我们自主研发了主动学习工具包（Bgolearn），并集成基于迁移学习的代理优化材料设计算法。如今，我们的工作已在“npj Computational Materials”期刊上成功发表，感谢所有支持与认可，欢迎一同开发与更新MLMD，使其成为材料设计的“瑞士军刀”。
MLMD平台可通过matdesign.top网站直接使用，或访问 /Jiaxuan-Ma/MLMD 进行本地部署。主动学习包Bgolearn源码请访问 /Bin-Cao/Bgolearn 。文章链接为：/articles/s---4
案例展示显示，MLMD平台能仅通过鼠标点击操作，完成材料性能预测与优化设计。代理优化模块中，我们利用MLMD设计出在 ℃环境下，具有强塑性、抗拉强度.1 MPa、总伸长率.7%的RAFM钢，与初始数据集相比，抗拉强度提高.5%，总伸长率提高.4%。通过简单的超参数设置，可发现位于Pareto边界上的其他特性优异材料，适用于多种应用场景。主动学习模块中，我们基于自研的主动学习库（Bgolearn），使用效能函数如EI、REI和UCB，对高硬度的AlCoCrCuFeNi高熵合金进行了成分设计，所得成分与原始工作中的成分相近，同时提供了更多候选成分。
图1显示了通过代理优化模块设计RAFM钢的过程。图2展示了通过主动学习模块设计的新型AlCoCrCuFeNi高熵合金的原子百分比分布。
