Le Machine Learning pour prédire les propriétés des matériaux.
PALLIER EFFICACEMENT LE MANQUE DE DONNÉES
Les Défis
- Combler rapidement les lacunes dans les propriétés des matériaux envisagés et explorer leur pertinence pour différentes applications
- Valider avec plus de confiance de nouveaux matériaux moins chers, plus solides et plus légers, des conditions optimisées
- Contribuer au respect des budgets de plus en plus réduits alloués aux essais sur les matériaux
La Solution : Total Materia Predictor
- Pallier les lacunes dans les données disponibles pour assurer des calculs plus précis
- Étendre les possibilités de choix en prédisant les propriétés de matériaux nouveaux
- Limiter les coûts liés aux essais de caractérisation des matériaux
ÉTAPE 1
Recherchez un matériau par sa désignation afin de prédire les propriétés manquantes.
ÉTAPE 2
Choisissez le modèle de Machine Learning à utiliser pour prédire les propriétés.
ÉTAPE 3
Définissez des conditions telles que température, traitement thermique et forme - Lancez la prédiction !
ÉTAPE 4
Évaluez la pertinence statistique de la prédiction en vérifiant les indicateurs EAMP, EAM et valeur R.
Les Avantages
Universalité inégalée
couvre plusieurs centaines de milliers de matériaux
Intégration
sauvegarde, gestion et partage des prédiction
Qualité et fiabilité
basé sur le plus grand ensemble de données au monde