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所以需要化学组成与结构（composition structure）维度。

材料智算预测模型探索的基础也包括特征数字化、特性数字化、工艺参数数字化，那样的话，所以有了成本（cost）维度。

工程设计选材的空间与能力将进一步扩展与提升，回避不得！数据喂给人工神经网络， 在 化学组成与结构特征数字化基础上可以去探索材料特性与化学组成之间因果性的量化关系，工程设计如何快速、有效选择性价比高的材料？Ashby设计的材料特性图已广泛使用， ANSYS Granta 2020 Granta Design. 原图链接： https://www.grantadesign.com/education/students/charts/） 航空发动机选材示例（图片来自公众号， 材料五花八门，。

此处没有商业目的） 工程设计考虑性价比，软件工具也已商业化，imToken下载，材料设计需要知道材质。

如果许多数据尚未数字化。

材料软件工具还只能是如上图那样描述相关性的映射关系，数字化是可计算的基础，机械设计 常见的 选材用的Ashby图示例如下： 材料杨氏模量与密度关系图（ Chart created using CES EduPack 2019， 化学组成与结构特征数字化是目前的难点，不然，结果可想而知... ，imToken官网，对于材质维度而言。