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.
Ограниченная доступность и качество данных представляют собой проблемы при эффективном обучении моделей ML.
Обеспечение хорошей обобщаемости моделей машинного обучения на различных системах материалов остается значительной задачей.
Интеграция специфических знаний в области в алгоритмы ML для повышения производительности моделей является критически важной, но сложной задачей.
Проверка прогнозов ML на основе реальных данных необходима для обеспечения точности и надежности модели.
Интеграция моделей ML с существующими инструментами симуляции и рабочими процессами представляет технические и логистические вызовы.
Ускорение поиска и повышение эффективности благодаря точному прогнозированию материалов
Революция в НИОКР с помощью точных данных о материалах и экономии средств на основе ML
Преодоление этих проблем может ускорить темпы открытия и разработки материалов.
Эффективное прогнозирование материалов на основе ML может снизить затраты, связанные с экспериментальным тестированием материалов и исследованиями и разработкой.
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.
Невозможность использовать ML для прогнозирования материалов может привести к конкурентному недостатку, поскольку конкуренты получат преимущество в разработке продуктов и инноваций.
Недостаточная оптимизация материалов из-за отсутствия прогнозов на основе машинного обучения может привести к недостижению экологических целей и целей устойчивого развития.
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.
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.
С помощью Total Materia Predictor инженеры могут улучшить выбор материалов, стимулировать инновации и обеспечить конкурентное преимущество в динамичном мире материаловедения.
