No âmbito da engenharia e dos setores industriais, a disponibilidade de informações precisas sobre materiais é a base para a tomada de decisões e inovação. No entanto, a ausência de dados facilmente acessíveis sobre as propriedades dos materiais representa um desafio significativo, impedindo o progresso e a eficiência em engenharia de materiais.

Aproveitar as técnicas de aprendizado de máquina (ML) para prever as propriedades mecânicas e físicas de materiais que carecem desses dados emergiu como uma solução chave para abordar essa questão. Ao utilizar o poder dos algoritmos de ML, os engenheiros podem prever as propriedades dos materiais com precisão, acelerando assim os processos de descoberta e desenvolvimento de materiais e reduzindo drasticamente os custos de teste de materiais.

Principais desafios associados à aplicação de aprendizado de máquina aos materiais

  • Disponibilidade e Qualidade dos Dados

    A disponibilidade limitada e a qualidade dos dados representam desafios no treinamento eficaz de modelos de ML.

  • Alcançar a Generalização do Modelo

    Garantir que os modelos de ML se generalizem bem através de diferentes sistemas de materiais continua sendo um desafio significativo.

  • Integração do Conhecimento Específico de Domínio

    Incorporar conhecimento específico do domínio em algoritmos de ML para melhorar o desempenho do modelo é crucial, mas desafiador.

  • Testes Contra Dados do Mundo Real

    Validar as previsões de ML com dados reais é essencial para garantir a precisão e confiabilidade do modelo.

  • Integração com os fluxos de trabalho existentes

    Integrar modelos de ML com ferramentas de simulação existentes e fluxos de trabalho apresenta desafios técnicos e logísticos.

Machine Learning 1

Impulsione a Engenharia de Materiais com ML

Acelere a descoberta e melhore a eficiência através de previsões precisas de materiais

Machine Learning 2

Total Materia Predictor

Revolucione a P&D com insights de materiais precisos e economia de custos, impulsionados por IA

Importância de Resolver esses Desafios

  • Descoberta e Desenvolvimento Acelerado de Materiais

    Superar esses desafios pode acelerar o ritmo da descoberta e desenvolvimento de materiais.

  • Redução de Custos em P&D

    A previsão de materiais baseada em ML eficiente pode reduzir os custos associados aos testes de materiais experimentais e à pesquisa e desenvolvimento.

  • Segurança e Confiabilidade Aprimoradas

    A previsão de materiais habilitada por ML pode melhorar a segurança e a confiabilidade em setores críticos como a aeroespacial, reduzindo o risco de falha dos materiais e os custos associados de recall e reparo.

  • Desvantagem Competitiva

    Falhar em aproveitar o ML para a previsão de materiais pode resultar em uma desvantagem competitiva, à medida que os concorrentes ganham uma vantagem no desenvolvimento de produtos e inovação.

  • Metas Ambientais Não Alcançadas

    Uma otimização de material inadequada devido à falta de previsões baseadas em aprendizado de máquina pode levar ao não cumprimento de metas ambientais e de sustentabilidade.

Restrições e Limitações para Engenheiros

Os engenheiros enfrentam várias restrições e limitações ao utilizar a aprendizagem de máquina para a previsão de propriedades de materiais. Previsões imprecisas representam um risco de falha do material, comprometendo potencialmente a integridade e segurança do produto.

Total Materia Predictor: Revolucionando a Predição de Materiais

Em resposta a esses desafios, o Total Materia Predictor oferece uma solução de ponta para a previsão de propriedades de materiais. Serve como uma ferramenta poderosa, aproveitando algoritmos de aprendizado de máquina treinados e testados usando o maior recurso de propriedades de materiais disponíveis avaliados pela curadoria: Total Materia Horizon.

Utilizando conjuntos de treinamentos fornecidos por um banco de dados muito grande e metodologia proprietária para taxonomia, curadoria de dados e normalização, o sistema desenvolvido pode prever as propriedades físicas e mecânicas de centenas de milhares de materiais, em várias temperaturas e diversos tratamentos térmicos e condições de entrega.

  • Preenchendo Lacunas em Propriedades Ausentes: Prevê com precisão as propriedades únicas e multiponto de materiais conhecidos em diferentes temperaturas ou combinando diferentes condições de entrega.
  • Impulsionando o Design Conceitual: Usar aprendizado de máquina para identificar a adequação de alto nível dos possíveis materiais candidatos para o design desejado para acelerar o processo de P&D.
  • Descoberta de Materiais: Use a IA para prever como o desempenho dos materiais é afetado e pode ser otimizado por mudanças sutis na composição química.
  • Economia de Custo e Tempo: Total Materia Predictor reduz drasticamente os custos de teste de materiais, acelera os ciclos de desenvolvimento e consolida o uso de materiais aprovados atualmente.

Com o Total Materia Predictor, os engenheiros podem aprimorar a seleção de materiais, impulsionar a inovação e garantir uma vantagem competitiva no dinâmico mundo da engenharia de materiais.

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Aproveite a Aprendizagem de Máquina para Inovação de Materiais
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Modelagem e previsão de propriedades de materiais usando aprendizado de máquina