В разлинчых секторах инженерии и промышленности наличие точной информации о материалах является основой для осознанного принятия решений и инноваций. Однако отсутствие легкодоступных данных о свойствах материалов представляет собой значительную проблему, препятствующую прогрессу и эффективности в материаловедении.

Использование методов машинного обучения (ML) для прогнозирования механических и физических свойств материалов, не имеющих таких данных, стало одним из ключевых решений этой проблемы. Используя возможности алгоритмов ML, инженеры могут предсказывать свойства материалов с поразительной точностью, тем самым ускоряя процессы открытия и разработки материалов и значительно снижая затраты на их тестирование.

Основные проблемы, связанные с применением машинного обучения в работе с материалами

  • Доступность и качество данных

    Ограниченная доступность и качество данных представляют собой проблемы при эффективном обучении моделей ML.

  • Достижение обобщения моделей

    Обеспечение хорошей обобщаемости моделей машинного обучения на различных системах материалов остается значительной задачей.

  • Интеграция специфических знаний в области

    Интеграция специфических знаний в области в алгоритмы ML для повышения производительности моделей является критически важной, но сложной задачей.

  • Тестирование на основе данных реального мира

    Проверка прогнозов ML на основе реальных данных необходима для обеспечения точности и надежности модели.

  • Интеграция с существующими рабочими процессами

    Интеграция моделей ML с существующими инструментами симуляции и рабочими процессами представляет технические и логистические вызовы.

Machine Learning 1

Улучшите материаловедение с помощью ML

Ускорение поиска и повышение эффективности благодаря точному прогнозированию материалов

Machine Learning 2

Total Materia Predictor

Революция в НИОКР с помощью точных данных о материалах и экономии средств на основе ML

Важность решения этих проблем

  • Ускоренное открытие и разработка материалов

    Преодоление этих проблем может ускорить темпы открытия и разработки материалов.

  • Сокращение Затрат на НИОКР

    Эффективное прогнозирование материалов на основе ML может снизить затраты, связанные с экспериментальным тестированием материалов и исследованиями и разработкой.

  • Повышенная безопасность и надежность

    Прогнозирование материалов с помощью ML может повысить безопасность и надежность в критически важных отраслях, таких как аэрокосмическая, снижая риск отказа материалов и связанные с этим затраты на отзыв и ремонт.

  • Конкурентный недостаток

    Невозможность использовать ML для прогнозирования материалов может привести к конкурентному недостатку, поскольку конкуренты получат преимущество в разработке продуктов и инноваций.

  • Недостижение экологических целей

    Недостаточная оптимизация материалов из-за отсутствия прогнозов на основе машинного обучения может привести к недостижению экологических целей и целей устойчивого развития.

Запреты и ограничения для инженеров

Инженеры сталкиваются с рядом запретов и ограничений при использовании машинного обучения для прогнозирования свойств материалов. Неточные прогнозы представляют собой риск отказа материалов, что потенциально может подвергнуть опасности целостность и безопасность продукта.

Total Materia Predictor: Революционизируя прогнозирование материалов

В ответ на эти вызовы, Total Materia Predictor предлагает передовое решение для прогнозирования свойств материалов. Он служит мощным инструментом, используя алгоритмы машинного обучения, обученные и проверенные с использованием самого большого курированного ресурса свойств материалов: Total Materia Horizon.

Используя обширные тренировочные наборы, предоставленные очень большой базой данных и собственной методологией для таксономии, курации данных и нормализации, разработанная система может предсказывать физические и механические свойства сотен тысяч материалов при различных температурах и различных термообработках и условиях поставки.

  • Заполнение пробелов в отсутствующих свойствах: Точно предсказывает одиночные и многоточечные свойства известных материалов при различных температурах или путем комбинирования различных условий поставки.
  • Содействие концептуальному проектированию: Использование машинного обучения для определения высокоуровневой пригодности возможных материалов для желаемого дизайна с целью ускорения процесса НИОКР.
  • Открытие Материалов: Используйте ИИ, чтобы предсказать, как производительность материалов изменяется и может быть оптимизирована за счет незначительных изменений в химическом составе.
  • Экономия Затрат и Времени: Total Materia Predictor значительно снижает стоимость испытаний материалов, ускоряет циклы разработки и консолидирует использование текущих утвержденных материалов.

С помощью Total Materia Predictor инженеры могут улучшить выбор материалов, стимулировать инновации и обеспечить конкурентное преимущество в динамичном мире материаловедения.

Banner
Используйте машинное обучение для инноваций в области материалов
First Image Second Image
Banner
Моделирование и прогнозирование свойств материалов с использованием машинного обучения