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.
Die begrenzte Verfügbarkeit und Qualität von Daten stellt eine Herausforderung für das effektive Training von ML-Modellen dar.
Die Sicherstellung einer guten Verallgemeinerung von ML-Modellen über verschiedene Materialsysteme hinweg bleibt eine große Herausforderung.
Die Integration von bereichsspezifischem Wissen in ML-Algorithmen zur Verbesserung der Modellleistung ist entscheidend, aber eine Herausforderung.
Die Validierung von ML-Vorhersagen anhand von realen Daten ist für die Gewährleistung der Modellgenauigkeit und -zuverlässigkeit unerlässlich.
Die Integration von ML-Modellen in bestehende Simulationswerkzeuge und Arbeitsabläufe stellt eine technische und logistische Herausforderung dar.
Beschleunigen Sie die Entdeckung und verbessern Sie die Effizienz durch präzise Materialvorhersagen
Revolutionieren Sie Forschung und Entwicklung mit präzisen, ML-gesteuerten Materialvorhersagen und Kosteneinsparungen
Die Bewältigung dieser Herausforderungen kann das Tempo der Materialentdeckung und -entwicklung beschleunigen.
Effiziente ML-basierte Materialvorhersagen können die mit experimentellen Materialtests sowie Forschung und Entwicklung verbundenen Kosten senken.
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.
Wird ML für die Materialvorhersage nicht genutzt, kann dies zu einem Wettbewerbsnachteil führen, da die Konkurrenten einen Vorsprung bei der Produktentwicklung und -innovation haben.
Eine unzureichende Materialoptimierung aufgrund fehlender auf maschinellem Lernen basierender Vorhersagen kann dazu führen, dass Umwelt- und Nachhaltigkeitsziele verfehlt werden.
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;
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.
Mit Total Materia Predictor können Ingenieure die Materialauswahl verbessern, Innovationen vorantreiben und sich einen Wettbewerbsvorteil in der dynamischen Welt der Werkstofftechnik sichern.
