Angewandtes maschinelles Lernen für die Vorhersage von Materialeigenschaften.

FEHLENDE DATEN - FÜLLEN DER LÜCKEN

Die Herausforderung




  • Schnelles Füllen von Lücken bei zugelassenen Materialeigenschaften und Erforschung der Eignung für verschiedene Anwendungen
  • Neue kostengünstigere, stärkere und leichtere Materialien unter optimalen Bedingungen mit größerer Sicherheit validieren
  • Hilfe bei der Einhaltung der immer knapper werdenden Budgets für Materialtests

Die Lösung: Total Materia Predictor

  • Füllen Sie Lücken in den verfügbaren Daten, um genauere Berechnungen durchzuführen
  • Auswahlmöglichkeiten durch Vorhersage von Eigenschaften für neue Materialien
  • Sparen Sie Geld, indem Sie die Kosten für Materialtests reduzieren
core
SCHRITT 1

Suche nach einer Materialbezeichnung zur Vorhersage fehlender Eigenschaften.

SCHRITT 2

Wählen Sie das MLModell aus, das Sie für die Vorhersage der Eigenschaften verwenden möchten.

SCHRITT 3

Wählen Sie Parameter wie Temperaturbereiche, Wärmebehandlung und Form - PREDICT!

SCHRITT 4

Bewerten Sie die statistische Qualität der Vorhersage, wie MAPE, MAE und R-Werte.

Die Vorteile

Unerreichte Universalität

für 100.000 Materialien
Integration

Speichern, Verwalten und gemeinsame Nutzung von Vorhersagen
Qualität und Zuverlässigkeit

trainiert mit dem größten Datensatz der Welt