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.

Principaux défis de l’application du machine learning aux matériaux

  • Disponibilité et qualité des données

    La disponibilité partielle des données et leur qualité posent des défis dans la formation efficace des modèles de machine learning.

  • Perfectionner le modèle de généralisation

    Assurer que les modèles de machine learning généralisent bien dans différents systèmes de matériaux reste un défi majeur.

  • Intégration des connaissances spécifiques au domaine

    Intégrer dans les algorithmes de ML des connaissances spécifiques au domaine est crucial pour améliorer la performance du modèle, mais reste difficile.

  • Valider à la lumière des valeurs mesurées

    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.

  • Intégration aux workflows existants

    Intégrer les modèles de ML aux outils de simulation et workflows existants impose de relever des défis techniques et logistiques.

Machine Learning 1

Le machine learning pour booster le génie des matériaux

Accélère la découverte des matériaux et optimise leur efficacité grâce à des prédictions précises

Machine Learning 2

Total Materia Predictor

Révolutionne la R&D avec une connaissance précise des matériaux, pilotée par l’IA, et des économies de coûts

Des défis importants à résoudre

  • Découverte et développement accélérés des matériaux

    Surmonter ces défis peut accélérer le rythme de la découverte et du développement des matériaux.

  • Réduction des coûts en R&D

    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.

  • Sécurité et fiabilité améliorées

    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.

  • Risque de perdre sa longueur d’avance

    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.

  • Objectifs environnementaux non-atteints

    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.

Restrictions et limitations pour les ingénieurs

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.

Total Materia Predictor : Révolutionner la prédiction sur les matériaux

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.

  • Combler les manques de propriétés : Prédit avec précision des propriétés uniques et multipoints sur des matériaux connus à différentes températures et/ou dans différentes conditions de livraison.
  • Guider le design conceptuel : Utilise le machine learning pour évaluer à haut-niveau l’adéquation des matériaux candidats pour le design souhaité afin d’accélérer le processus de R&D.
  • Découvrir des matériaux : Met à profit l’IA pour prédire comment le comportement du matériau est affecté et peut être optimisé par de subtiles modifications de sa composition chimique.
  • Économiser du temps et de l’argent : Total Materia Predictor réduit considérablement les coûts d’essais sur les matériaux, accélère les cycles de développement et consolide l’utilisation des matériaux actuellement approuvés.

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.

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Exploitez le machine learning pour l’innovation dans les matériaux
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Modélisation et prédiction des propriétés des matériaux à l’aide du machine learning