AFLOW

概述

AFLOW（Automatic FLOW for Materials Discovery）是一个面向材料发现的计算平台与开放数据库，旨在通过自动化高通量第一性原理计算与数据驱动方法，加速新材料的识别与表征。平台聚合了数百万条计算结果与多种在线工具，覆盖结构、电子、热力学、力学等多类别属性，并提供友好的检索接口与开发文档，支持科研团队进行数据挖掘、模型训练与实验指导。

核心能力

1. 海量材料数据库: 提供数百万个化合物与数亿条计算属性，包含能带、Bader 电荷、弹性、热力学等数据，便于全局搜索与统计分析。

2. 高通量与自动化工作流: AFLOW 自动化执行第一性原理计算并标准化结果，保证数据一致性，减轻用户在计算设置与后处理上的负担。

3. 在线应用与分析工具: 包括 AFLOW-ML（机器学习模型预测）、AFLOW-CHULL（凸包相图与稳定性分析）、Prototype Encyclopedia（原型结构库）、AFLOW-online（对称性与结构比较工具）等，支持从单点查询到复杂分析的多种需求。

4. 可编程接口与互操作性: 提供 REST API 与 AFLUX 查询接口，便于自动检索与二次开发，支持与第三方工具链（如 PAOFLOW、AFLOWπ）集成。

5. 教育与社区支持: 提供教程、研讨会（Seminars）与 AFLOW School，帮助用户快速上手并掌握高阶功能，同时配套详细文档与示例。

资源与工具

AFLOW 不仅是数据仓库，还是一个生态系统：Prototype Encyclopedia 提供超过一千种原型结构用于构建和分类材料；MendeLIB/搜索应用 支持基于 ICSD 编号或 AUID 的精确检索；文档与示例代码帮助研究者调用 API 与批量下载数据；AFLOW 的机器学习模块可用于基于已知计算结果训练预测模型，辅助快速筛选候选材料。

推荐原因

AFLOW 适合需要大量第一性原理数据、希望进行高通量筛选或构建机器学习模型的研究者与工程团队。其标准化数据、丰富的在线分析工具与开放接口，减少了重复劳动并提升了可重复性。无论是探索新型合金、半导体还是功能陶瓷，AFLOW 都能提供可靠的数据基础与便捷的计算服务，助力从理论到实验的材料发现与优化流程。