Im Bereich des Ingenieurwesens und der Industrie ist die Verfügbarkeit genauer Werkstoffinformationen die Grundlage für fundierte Entscheidungen und Innovationen. Das Fehlen von leicht zugänglichen Daten über Materialeigenschaften stellt jedoch eine große Herausforderung dar und behindert den Fortschritt und die Effizienz in der Werkstofftechnik.

Der Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens (ML) zur Vorhersage mechanischer und physikalischer Eigenschaften von Werkstoffen, für die solche Daten fehlen, hat sich als eine wichtige Lösung für dieses Problem herausgestellt. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von ML-Algorithmen können Ingenieure Materialeigenschaften mit bemerkenswerter Genauigkeit vorhersagen und so die Materialentdeckungs- und -entwicklungsprozesse beschleunigen und die Kosten für Materialtests drastisch senken.

Hauptherausforderungen bei der Anwendung von maschinellem Lernen auf Materialien

  • Datenverfügbarkeit und -qualität

    Die begrenzte Verfügbarkeit und Qualität von Daten stellt eine Herausforderung für das effektive Training von ML-Modellen dar.

  • Erreichen der Modellverallgemeinerung

    Die Sicherstellung einer guten Verallgemeinerung von ML-Modellen über verschiedene Materialsysteme hinweg bleibt eine große Herausforderung.

  • Integration von bereichsspezifischem Wissen

    Die Integration von bereichsspezifischem Wissen in ML-Algorithmen zur Verbesserung der Modellleistung ist entscheidend, aber eine Herausforderung.

  • Testen mit realen Daten

    Die Validierung von ML-Vorhersagen anhand von realen Daten ist für die Gewährleistung der Modellgenauigkeit und -zuverlässigkeit unerlässlich.

  • Integration in bestehende Arbeitsabläufe

    Die Integration von ML-Modellen in bestehende Simulationswerkzeuge und Arbeitsabläufe stellt eine technische und logistische Herausforderung dar.

Machine Learning 1

Verbesserung der Werkstofftechnik mit ML

Beschleunigen Sie die Entdeckung und verbessern Sie die Effizienz durch präzise Materialvorhersagen

Machine Learning 2

Total Materia Predictor

Revolutionieren Sie Forschung und Entwicklung mit präzisen, ML-gesteuerten Materialvorhersagen und Kosteneinsparungen

Die Wichtigkeit der Lösung dieser Herausforderungen

  • Beschleunigte Materialentdeckung und -entwicklung

    Die Bewältigung dieser Herausforderungen kann das Tempo der Materialentdeckung und -entwicklung beschleunigen.

  • Kostenreduzierung in F&E

    Effiziente ML-basierte Materialvorhersagen können die mit experimentellen Materialtests sowie Forschung und Entwicklung verbundenen Kosten senken.

  • Verbesserte Sicherheit und Verlässlichkeit

    ML-gestützte Materialvorhersagen können die Sicherheit und Zuverlässigkeit in kritischen Branchen wie der Luft- und Raumfahrt verbessern, indem sie das Risiko von Materialausfällen und die damit verbundenen Rückruf- und Reparaturkosten verringern.

  • Nachteiliger Wettbewerbsvorteil

    Wird ML für die Materialvorhersage nicht genutzt, kann dies zu einem Wettbewerbsnachteil führen, da die Konkurrenten einen Vorsprung bei der Produktentwicklung und -innovation haben.

  • Verfehlte Umweltziele

    Eine unzureichende Materialoptimierung aufgrund fehlender auf maschinellem Lernen basierender Vorhersagen kann dazu führen, dass Umwelt- und Nachhaltigkeitsziele verfehlt werden.

Einschränkungen und Begrenzungen für Ingenieure

Ingenieure sehen sich bei der Verwendung von maschinellem Lernen zur Vorhersage von Materialeigenschaften mehreren Einschränkungen und Limitierungen gegenüber. Ungenaue Vorhersagen stellen ein Risiko für Materialversagen dar und können die Produktintegrität und -sicherheit gefährden;

Total Materia Predictor: Revolutionierung der Materialvorhersage

Als Antwort auf diese Herausforderungen bietet Total Materia Predictor eine hochmoderne Lösung für die Vorhersage von Materialeigenschaften. Es handelt sich dabei um ein leistungsfähiges Werkzeug, das Algorithmen des maschinellen Lernens nutzt, die mit der größten verfügbaren Datenbank für Materialeigenschaften trainiert und getestet wurden: Total Materia Horizon.

Durch die Verwendung umfangreicher Trainingssätze, die von einer sehr großen Datenbank zur Verfügung gestellt werden, und einer proprietären Methodik für Taxonomie, Datenkuratierung und Normalisierung kann das entwickelte System die physikalischen und mechanischen Eigenschaften von Hunderttausenden von Materialien bei verschiedenen Temperaturen, Wärmebehandlungen und Lieferbedingungen vorhersagen.

  • Füllen von Lücken bei fehlenden Eigenschaften: Genaue Vorhersage der Einzel- und Mehrpunkteigenschaften bekannter Materialien bei verschiedenen Temperaturen oder durch Kombination verschiedener Lieferbedingungen.
  • Konzeptionelles Design: Einsatz von maschinellem Lernen zur Identifizierung der Eignung möglicher Materialkandidaten für das gewünschte Design, um den Forschungs- und Entwicklungsprozess zu beschleunigen.
  • Materialentdeckung: Einsatz von KI zur Vorhersage, wie die Materialleistung durch subtile Änderungen der chemischen Zusammensetzung beeinflusst wird und optimiert werden kann.
  • Kosten- und Zeitersparnis: Total Materia Predictor senkt die Kosten für Materialtests drastisch, beschleunigt die Entwicklungszyklen und konsolidiert die derzeit genehmigte Materialverwendung.

Mit Total Materia Predictor können Ingenieure die Materialauswahl verbessern, Innovationen vorantreiben und sich einen Wettbewerbsvorteil in der dynamischen Welt der Werkstofftechnik sichern.

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Nutzen Sie maschinelles Lernen für Materialinnovationen
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Modellierung und Vorhersage von Materialeigenschaften durch maschinelles Lernen