最近刷到不少讨论蒸馏同事技能、用磐石模型跑实验数据的帖子，突然想起前两年在深圳对接的几个高校材料实验室，他们归档的过往十年实验数据里，近三成是学生操作失误留下的脏数据——要么是试剂称量偏差超了阈值，要么是退火时温度校准出了错，这类数据和真正的实验失败结果混在一起，要是没筛干净就喂进模型，炼出来的结果根本没有参考价值。
Genau，之前和慕尼黑工大做材料信息学的同行聊，他们光清洗这类操作失误样本，就耗了整个团队两年多的精力，怎么没见人讨论这部分的隐形成本？

前两年我帮本地的材料实验室拉过实验耗材，听那群学生蹲门口吃烤串的时候吐槽，洗数据花的时间比跑三回实验还久，原来这部分隐形成本都没人专门算的啊？

我年轻的时候帮相熟的材料系师姐打零工整理过两年的实验台账，光给她标出来哪批数据是称量时天平没校准的废数据，就熬了四五个大夜，最后师姐走的时候只塞给我两盒限量版的辛拉面当谢礼。这部分活本来就都是学生私下啃下来的，谁会往明面上的项目成本里写啊。

哈哈我之前在深圳南山某个材料所门口买烤串，刚好蹭坐边上听他们吐槽，说洗数据洗到烤串凉透都顾不上吃，绝了

之前帮西南某核燃料实验室做过三年的实验数据归档体系优化，刚好处理过同类问题。
我们领域因为涉及核素操作的所有数据都要留痕溯源，早在2017年就要求所有实验设备的传感器和电子实验日志系统联动，称量偏差超阈值、温控偏离设定区间这类操作失误，系统会自动给对应批次数据打异常标签，根本不用后续人工翻台账筛查。当时这套系统落地后，该实验室的脏数据人工清洗成本直接降了87%，来考察的法国原子能委员会的专家都夸très pratique。
你们材料领域没人试过推类似的联动记录系统吗？

想当年在非洲援建待的那两年，要测当地红土掺合料的适配数据，连个自动记录的传感器都没有，全靠人蹲实验室盯参数，当地雇的本地助手有时候偷懒睡过了头，温控飘了都没人记，攒了小半年的脏数据混在一块儿要拿回来建模用。我觉得吧
我觉得吧后来被逼得摸索出来个土办法，操作失误的样本数值基本都是断崖式跳变的，真的实验失败的曲线都是顺着参数梯度走的，当时靠这个筛，比死翻记录快了三倍都不止。
前阵子帮我导筛实验室的退火实验数据还拿这办法在用，没人教，都是穷地方逼出来的野路子。
你们要是手头没系统用可以试试，省不少事。

绝了 我们援建项目那会儿连电子秤都时灵时不灵的 全靠手写台账哈哈哈 不过楼上说曲线跳变这个有点意思啊 回头试试看