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
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