Nel campo dell’ingegneria e dei settori industriali, la disponibilità di informazioni accurate sui materiali è la base per un processo decisionale consapevole e innovativo. Tuttavia, l’assenza di dati facilmente accessibili sulle proprietà dei materiali rappresenta una sfida significativa, ostacolando il progresso e l’efficienza nell’ingegneria dei materiali.
L'utilizzo delle tecniche di machine learning (ML) per prevedere le proprietà meccaniche e fisiche dei materiali privi di tali dati è emerso come una soluzione chiave per affrontare questo problema. Sfruttando la potenza degli algoritmi ML, gli ingegneri possono prevedere le proprietà dei materiali con notevole precisione, accelerando così i processi di sviluppo dei materiali e riducendo drasticamente i costi dei test sui materiali.
La qualità e le limitate disponibilità dei dati pongono sfide nell'addestramento efficace dei modelli ML.
Garantire la generalizzazione corretta di un modello sui dati relativi ai materiali è una sfida significativa.
Incorporare la conoscenza specifica del dominio negli algoritmi ML per migliorare le prestazioni del modello è cruciale ma impegnativo.
Convalidare le previsioni del ML con dati reali è essenziale per garantire l'accuratezza e l'affidabilità del modello.
Integrare i modelli di ML con gli esistenti strumenti di simulazione e i flussi di lavoro presenta sfide tecniche e logistiche.
Velocizza la scoperta e migliorare l'efficienza attraverso previsioni sui materiali precise
Rivoluziona la ricerca e sviluppo con informazioni accurate sui materiali basate sul machine learning risparmiando sui costi
Superare queste sfide può accelerare il ritmo delle scoperte e dello sviluppo dei materiali.
La predizione delle propietà dei materiali basata sul ML può ridurre i costi associati ai test sui materiali e alla ricerca e sviluppo.
La previsione dei materiali consentita dal ML può migliorare la sicurezza e l'affidabilità in settori critici come quello aerospaziale, riducendo il rischio di guasti ai materiali e dei possibili costi di ritiro e riparazione.
Non sfruttare il ML per la predizione delle proprietà dei materiali può risultare in uno svantaggio competitivo, poiché i competitors ottengono beneficio nello sviluppo e nell'innovazione dei prodotti.
Una inadeguata ottimizzazione dei materiali dovuta alla mancanza di previsioni basate sul Machine Learning può portare al mancato raggiungimento degli obiettivi ambientali e di sostenibilità.
Gli ingegneri devono affrontare numerose restrizioni e limitazioni quando utilizzano il Machine Learning per la previsione delle proprietà dei materiali. Predizioni imprecise comportano il rischio di guasti ai materiali, compromettendo potenzialmente l'integrità e la sicurezza del prodotto.
In risposta a queste sfide, Total Materia Predictor offre una soluzione all’avanguardia per la previsione delle proprietà dei materiali. È uno strumento potente che sfrutta gli algoritmi di apprendimento automatico che sono addestrati e testati sulla più grande risorsa disponibile per le proprietà dei materiali: Total Materia Horizon.
Utilizzando numerosi set di formazione forniti da un database molto ampio, una metodologia proprietaria per la tassonomia e la cura dei dati, il sistema sviluppato può prevedere le proprietà fisiche e meccaniche di centinaia di migliaia di materiali, a varie temperature, vari trattamenti termici e condizioni di consegna.
Con Total Materia Predictor, gli ingegneri possono migliorare la selezione dei materiali, guidare l'innovazione e assicurarsi un vantaggio competitivo nel dinamico mondo dell'ingegneria dei materiali.
