En el ámbito de la ingeniería y los sectores industriales, la disponibilidad de información precisa sobre los materiales es la base para la toma de decisiones informadas y la innovación. Sin embargo, la ausencia de datos fácilmente accesibles sobre las propiedades de los materiales representa un desafío significativo, obstaculizando el progreso y la eficiencia en la ingeniería de materiales.
Aprovechar las técnicas de aprendizaje automático (ML) para predecir las propiedades mecánicas y físicas de los materiales que carecen de dichos datos ha surgido como una solución clave para abordar este problema. Al aprovechar el poder de los algoritmos de ML, los ingenieros pueden predecir las propiedades de los materiales con una precisión notable, acelerando así los procesos de descubrimiento y desarrollo de materiales y reduciendo drásticamente los costos de prueba de materiales.
La disponibilidad limitada y la calidad de los datos plantean desafíos en el entrenamiento efectivo de modelos de ML.
Asegurar que los modelos de ML se generalicen bien a través de diferentes sistemas de materiales sigue siendo un desafío significativo.
Incorporar conocimiento específico del dominio en algoritmos de ML para mejorar el rendimiento del modelo es crucial pero desafiante.
Validar las predicciones de ML con datos reales es esencial para asegurar la precisión y fiabilidad del modelo.
La predicción de materiales basada en ML eficiente puede reducir los costos asociados con los ensayos de materiales experimentales y la investigación y desarrollo.
Acelera el descubrimiento y mejora la eficiencia mediante predicciones precisas de materiales
Revolucione la I+D con conocimientos precisos sobre materiales impulsados por aprendizaje automático ML y ahorros en costos
Superar estos desafíos puede acelerar el ritmo del descubrimiento y desarrollo de materiales.
La predicción de materiales basada en ML eficiente puede reducir los costos asociados con las pruebas de materiales experimentales y la investigación y desarrollo.
La predicción de materiales habilitada por ML puede mejorar la seguridad y la fiabilidad en industrias críticas como la aeroespacial, reduciendo el riesgo de fallo de los materiales y los costos asociados de retirada y reparación.
No aprovechar el ML para la predicción de materiales puede resultar en una desventaja competitiva, ya que los competidores obtienen una ventaja en el desarrollo de productos y la innovación.
La optimización inadecuada de materiales debido a la falta de predicciones basadas en aprendizaje automático puede llevar a no alcanzar los objetivos ambientales y metas de sostenibilidad.
Los ingenieros enfrentan varias restricciones y limitaciones al utilizar el aprendizaje automático para la predicción de propiedades de materiales. Las predicciones inexactas representan un riesgo de falla del material, lo que potencialmente compromete la integridad y seguridad del producto.
En respuesta a estos desafíos, Total Materia Predictor ofrece una solución de vanguardia para la predicción de propiedades de materiales. Funciona como una herramienta poderosa, aprovechando algoritmos de aprendizaje automático entrenados y probados utilizando el mayor recurso de propiedades de materiales recopilados disponible: Total Materia Horizon.
Utilizando amplios conjuntos de entrenamiento proporcionados por una base de datos muy grande y una metodología propietaria para la taxonomía, la selección de datos y la normalización, el sistema desarrollado puede predecir las propiedades físicas y mecánicas de cientos de miles de materiales, a diversas temperaturas y bajo diversos tratamientos térmicos y condiciones de entrega.
Con Total Materia Predictor, los ingenieros pueden mejorar la selección de materiales, impulsar la innovación y asegurar una ventaja competitiva en el dinámico mundo de la ingeniería de materiales.
