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.
A disponibilidade limitada e a qualidade dos dados representam desafios no treinamento eficaz de modelos de ML.
Garantir que os modelos de ML se generalizem bem através de diferentes sistemas de materiais continua sendo um desafio significativo.
Incorporar conhecimento específico do domínio em algoritmos de ML para melhorar o desempenho do modelo é crucial, mas desafiador.
Validar as previsões de ML com dados reais é essencial para garantir a precisão e confiabilidade do modelo.
Integrar modelos de ML com ferramentas de simulação existentes e fluxos de trabalho apresenta desafios técnicos e logísticos.
Acelere a descoberta e melhore a eficiência através de previsões precisas de materiais
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Superar esses desafios pode acelerar o ritmo da descoberta e desenvolvimento de materiais.
A previsão de materiais baseada em ML eficiente pode reduzir os custos associados aos testes de materiais experimentais e à pesquisa e desenvolvimento.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
