传统以实验为主的“试错法”新材料研发模式周期长，效率低。美国提出的“材料基因组计划”，其核心就是借助计算手段和数据方法，并结合材料实验三位一体的方式，帮助把发现、开发、生产和应用新材料的周期降低一半，研发成本降低一半。“材料基因工程”目前已经纳入十三五国家重点研发计划。

量子力学和机器学习相结合的方法用于新材料发现的研究是目前业界研究的前沿和热点 （QM/ML）, 尤其是人工智能技术再次掀起热潮后。本报告介绍在国家自然科学基金，国家重点研发计划项目的资助下，我们在国内率先研制出的集成化、网络化，支持多通道，多任务，高并发的材料计算与数据管理的高通量材料集成计算一体化平台。在基于此自主研发平台，我们探讨如何将高通量材料集成计算，材料计算数据库和机器学习等方法和技术相结合，以加快新材料的研发。我们的研究主要体现 “应用导向”，“问题导向”，及“多学科交叉”等特点。