W inżynierii i sektorach przemysłowych dostępność dokładnych informacji o materiałach jest podstawą świadomego podejmowania decyzji i innowacji. Jednak brak łatwo dostępnych danych na temat właściwości materiałów stanowi poważne wyzwanie, utrudniając postęp i wydajność w inżynierii materiałowej.

Wykorzystanie technik uczenia maszynowego do przewidywania właściwości mechanicznych i fizycznych materiałów pozbawionych takich danych, stało się kluczowym rozwiązaniem tego problemu. Wykorzystując moc algorytmów uczenia maszynowego, inżynierowie mogą przewidywać właściwości materiałów z niezwykłą dokładnością, przyspieszając w ten sposób procesy tworzenia i opracowywania materiałów oraz znacznie zmniejszając koszty ich testowania.

Główne wyzwania związane z zastosowaniem uczenia maszynowego w materiałach

  • Dostępność i jakość danych

    Ograniczona dostępność i jakość danych stanowią wyzwania w skutecznym szkoleniu modeli uczenia maszynowego.

  • Osiągnięcie uogólnienia modelu

    Zapewnienie, że modele uczenia maszynowego dobrze uogólniają się na różnych systemach materiałowych, pozostaje znaczącym wyzwaniem.

  • Integracja wiedzy specyficznej dla domeny

    Włączenie specyficznej wiedzy dla danej dziedziny do algorytmów uczenia maszynowego w celu zwiększenia wydajności modelu jest kluczowe, ale trudne.

  • Testowanie w oparciu o dane z rzeczywistego świata

    Weryfikacja przewidywań uczenia maszynowego w odniesieniu do rzeczywistych danych, ma zasadnicze znaczenie dla zapewnienia dokładności i niezawodności modelu.

  • Integracja z istniejącymi procesami pracy

    Integracja modeli uczenia maszynowego z istniejącymi narzędziami symulacyjnymi i przepływami pracy, wiąże się z wyzwaniami technicznymi i logistycznymi

Machine Learning 1

Wzmocnienie inżynierii materiałowej dzięki uczeniu maszynowemu

Przyspieszenie tworzenia i poprawa wydajności dzięki precyzyjnym prognozom materiałowym

Machine Learning 2

Total Materia Predictor

Zrewolucjonizowanie badania i rozwóju dzięki dokładnym, opartym na uczeniu maszynowemu analizom materiałów i oszczędnościom kosztów.

Znaczenie rozwiązania tych wyzwań

  • Przyspieszone odkrywanie i rozwój materiałów

    Pokonanie tych wyzwań może przyspieszyć tempo tworzenia i rozwoju materiałów.

  • Redukcja kosztów w dziale badań i rozwoju

    Efektywne przewidywanie własności materiałów w oparciu o uczenie maszynowe może obniżyć koszty związane z eksperymentalnymi testami materiałów oraz badaniami i rozwojem.

  • Zwiększone bezpieczeństwo i niezawodność

    Prognozowanie własności materiałów z wykorzystaniem uczenia maszynowego może poprawić bezpieczeństwo i niezawodność w krytycznych branżach, takich jak lotnictwo, zmniejszając ryzyko awarii materiałów i związane z tym koszty wycofania i naprawy.

  • Niekorzystna sytuacja konkurencyjna

    Nie wykorzystanie uczenia maszynowego do prognozowania włsności materiałów, może skutkować niekorzystną pozycją konkurencyjną, ponieważ konkurenci uzyskują przewagę w rozwoju produktów i innowacji.

  • Nieosiągnięte cele środowiskowe

    Niewystarczająca optymalizacja materiału z powodu braku przewidywania opartego na uczeniu maszynowym, może prowadzić do nieosiągnięcia celów środowiskowych i zrównoważonego rozwoju.

Ograniczenia dla inżynierów

Inżynierowie napotykają szereg ograniczeń i limitów podczas wykorzystywania uczenia maszynowego do prognozowania właściwości materiałów. Nieprecyzyjne prognozy stanowią ryzyko awarii materiału, co potencjalnie może narazić na szwank integralność i bezpieczeństwo produktu.

Total Materia Predictor: Rewolucja w przewidywaniu włsności materiałów

W odpowiedzi na te wyzwania, Total Materia Predictor oferuje zaawansowane rozwiązanie do przewidywania właściwości materiałów. Służy jako potężne narzędzie, wykorzystujące algorytmy uczenia maszynowego szkolone i testowane przy użyciu największego dostępnego zasobu właściwości materiałów: Total Materia Horizon.

Wykorzystując obszerne zestawy treningowe dostarczane przez bardzo dużą bazę danych i zastrzeżoną metodologię taksonomii, zarządzania danymi i normalizacji, opracowany system może przewidywać właściwości fizyczne i mechaniczne dla setek tysięcy materiałów, w różnych temperaturach i różnych warunkach obróbki cieplnej i dostawy.

  • Wypełnianie luk w brakujących właściwościach: Dokładnie przewiduje pojedyncze i wielopunktowe właściwości znanych materiałów w różnych temperaturach lub poprzez łączenie różnych warunków dostawy.
  • Wspomaganie projektowania koncepcyjnego: Wykorzystanie uczenia maszynowego do identyfikacji wysokiego poziomu przydatności potencjalnych materiałów kandydujących do pożądanego projektu w celu przyspieszenia procesu badawczo-rozwojowego.
  • Odkrywanie materiałów: Wykorzystanie sztucznej inteligencji do przewidywania, w jaki sposób subtelne zmiany w składzie chemicznym wpływają na wydajność materiału i jak można ją zoptymalizować.
  • Cost and Time Savings: Total Materia Predictor dramatically reduces material testing costs, accelerates development cycles, and consolidates current approved material usage.

Dzięki Total Materia Predictor, inżynierowie mogą usprawnić dobór materiałów, napędzać innowacje i zapewnić przewagę konkurencyjną w dynamicznym świecie inżynierii materiałowej.

Banner
Wykorzystaj uczenie maszynowe do innowacji materiałowych
First Image Second Image
Banner
Modelowanie i prognozowanie właściwości materiałów przy użyciu uczenia maszynowego