Dans le domaine de l’ingénierie et des secteurs industriels, la disponibilité d’informations précises sur les matériaux est fondamentale pour des prises de décision éclairées et pour l’innovation. Cependant, l’absence de données matériaux réellement accessibles pose un vrai défi, et peut entraver les progrès et l’efficacité du génie des matériaux.
Recourir aux techniques de machine learning (ML) pour prédire les propriétés mécaniques et physiques des matériaux est devenu une solution incontournable pour pallier l’absence de données. Exploitant pleinement la puissance des algorithmes d’apprentissage automatique, les ingénieurs peuvent prédire les propriétés des matériaux avec une précision remarquable, accélérant ainsi les processus de qualification et de développement des matériaux et réduisant considérablement les coûts des essais à effectuer.
La disponibilité partielle des données et leur qualité posent des défis dans la formation efficace des modèles de machine learning.
Assurer que les modèles de machine learning généralisent bien dans différents systèmes de matériaux reste un défi majeur.
Intégrer dans les algorithmes de ML des connaissances spécifiques au domaine est crucial pour améliorer la performance du modèle, mais reste difficile.
Valider les prédictions obtenues par ML en comparant avec des données du monde réel est essentiel pour assurer la précision et la fiabilité des modèles.
Intégrer les modèles de ML aux outils de simulation et workflows existants impose de relever des défis techniques et logistiques.
Accélère la découverte des matériaux et optimise leur efficacité grâce à des prédictions précises
Révolutionne la R&D avec une connaissance précise des matériaux, pilotée par l’IA, et des économies de coûts
Surmonter ces défis peut accélérer le rythme de la découverte et du développement des matériaux.
Une prédiction des comportements de matériaux basée sur un ML efficace peut réduire les coûts associés aux essais physiques et à la recherche et développement.
La prédiction par ML des comportements de matériaux peut améliorer sécurité et fiabilité dans des secteurs critiques tels que l’aérospatiale, réduisant le risque de défaillance des matériaux et les coûts associés de rappel et de réparation.
Ne pas mettre à profit le machine learning dans le domaine des matériaux peut entraîner un désavantage concurrentiel, car les concurrents prennent de l’avance dans le développement de produits et dans l’innovation.
Une optimisation des matériaux incomplète mettant de côté les ressources du ML en terme de prédictions peut conduire à manquer les objectifs environnementaux et de durabilité.
Les ingénieurs font face à plusieurs restrictions et limitations lorsqu’ils recourent au machine learning pour prédire les propriétés des matériaux. Des prédictions inexactes posent un risque de défaillance du matériau, compromettant potentiellement l’intégrité et la sécurité du produit.
En réponse à ces défis, Total Materia Predictor constitue une solution de pointe pour prédire le comportement des matériaux. Cet outil puissant exploite des algorithmes d’apprentissage automatique formés et testés en utilisant l’ensemble de données matériaux organisées le plus vaste au monde : Total Materia Horizon.
Entraîné avec de vastes ensembles fournis par une très grande base de données et une méthodologie propriétaire pour la taxonomie, l’entretien des données et leur normalisation, le système développé peut prédire les propriétés physiques et mécaniques de centaines de milliers de matériaux, en température et avec différents traitements thermiques et conditions de livraison.
Avec Total Materia Predictor, les ingénieurs peuvent améliorer la sélection des matériaux, stimuler l’innovation et sécuriser un avantage concurrentiel dans le monde dynamique du génie des matériaux.
