Mühendislik ve endüstriyel sektörler alanında, doğru malzeme bilgilerinin bulunabilmesi, bilinçli karar alma ve inovasyon için temeldir. Ancak, malzeme özellikleri hakkında kolayca erişilebilir veri eksikliği, malzeme mühendisliğinde ilerlemenin ve verimliliğin önünde önemli bir engel teşkil etmektedir.

İhtiyaç duyulan her türlü veriye sahip olmayan malzemelerin mekanik ve fiziksel özelliklerini tahmin etmek için makine öğrenimi (ML) tekniklerinden yararlanmak, bu sorunun temel çözümü olarak ortaya çıkmıştır. mühendisler ML algoritmalarının gücünden yararlanarak malzeme özelliklerini olağanüstü bir doğrulukla tahmin edebilir, böylece malzeme araştırma ve geliştirme süreçlerini hızlandırırken malzeme test maliyetlerini de önemli ölçüde azaltabilirler.

Makine Öğrenimini Malzemelere Uygulamakla İlgili Temel Zorluklar

  • Veri Kullanılabilirliği ve Kalitesi

    Sınırlı erişilebilirlik ve düşük veri kalitesi, ML modellerinin etkili bir şekilde eğitilmesinde zorluklar oluşturur.

  • Model Genellemesinde Başarı

    ML modellerinin farklı malzeme sistemleri arasında doğru bir şekilde genelleştirilmesini sağlamak önemli bir zorluk olmaya devam ediyor.

  • Etki Alanına Özel Bilgi Entegrasyonu

    Model performansını artırmak için etki alanına özgü bilgiyi makine öğrenimi algoritmalarına dahil etmek çok önemli ancak zorlu bir süreçtir.

  • Gerçek Dünya Verilerine Karşı Test Etme

    ML tahminlerinin gerçek test verilerine göre doğrulaması, model doğruluğu ve güvenilirliğini sağlamak için çok önemlidir.

  • Mevcut İş Akışları ile Entegrasyon

    ML modellerini mevcut simülasyon ve iş akış araçları ile entegre etmek, teknik ve lojistik zorluklar doğurur.

Machine Learning 1

Malzeme Mühendisliğini ML ile Güçlendirin

Kesin malzeme tahminleri ile araştırmalarınızı hızlandırın ve verimliliğinizi artırın

Machine Learning 2

Total Materia Predictor

Doğru, makine öğrenimi odaklı malzeme öngörüleri ve maliyet tasarruflarıyla Ar-Ge'de devrim yaratın

Bu Zorlukların Üstesinden Gelmenin Önemi

  • Hızlandırılmış Malzeme Araştırma ve Geliştirme

    Bu zorlukların üstesinden gelmiş olmak, malzeme araştırma ve geliştirme çalışmalarının hızını artırır.

  • Ar-Ge'de Maliyet Azaltma

    Etkili ML tabanlı malzeme tahmini, deneysel malzeme testleri ve araştırma ve geliştirme ile ilişkili maliyetleri azaltır.

  • Artırılmış Güvenlik ve Güvenilirlik

    ML destekli malzeme veri tahmini, havacılık gibi kritik sektörlerde güvenlik ve güvenilirliği artırır, malzeme arıza riskini ve bununla ilişkili geri çağırma ve onarım maliyetlerini azaltır.

  • Rekabet Dezavantajı

    Malzeme özellik tahminlerinde ML'den yararlanmamak, rakipler ürün geliştirme ve inovasyonda avantaj elde ederken rekabet açısından dezavantaja neden olabilir.

  • Kaçırılan Çevresel Hedefler

    Makine öğrenimine dayalı tahmin eksikliği nedeniyle yetersiz malzeme optimizasyonu, çevresel hedeflere ve sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşılamamasına yol açabilir.

Mühendisler için Kısıtlamalar ve Sınırlamalar

Mühendisler, malzeme özelliklerinin tahmini için makine öğrenimini kullanırken birçok kısıtlama ve sınırlama ile karşı karşıya kalırlar. Hatalı tahminler, malzeme arıza riski taşır, bu da potansiyel olarak ürün bütünlüğünü ve güvenliğini tehlikeye atabilir.

Total Materia Predictor: Malzeme Tahminlerinde Devrim

Bu zorluklara yanıt olarak Total Materia Predictor, malzeme özelliklerinin tahmin edilebilmesi için teknolojik bir çözüm sunuyor. En geniş içerikli malzeme özellikleri kaynağı ile eğitilmiş ve test edilmiş makine öğrenimi algoritmalarını kullanan son derece güçlü bir araçtır: Total Materia Horizon.

Çok büyük bir veritabanı içeriğinden sağlanan geniş eğitim setleri ve taksonomi, veri iyileştirme ve normalizasyonu için özel bir metodoloji kullanılarak geliştirilen sistem, yüz binlerce malzemenin farklı sıcaklıklarda, ısıl işlemlerde ve teslimat koşullarında fiziksel ve mekanik özelliklerini tahmin edebiliyor.

  • Eksik Özelliklerdeki Boşlukları Doldurma: Bilinen malzemelerin tek ve çok noktalı özelliklerini farklı sıcaklıklarda veya farklı teslimat koşullarını birleştirerek doğru bir şekilde tahmin eder.
  • Kavramsal Tasarımın Geliştirilmesi: Ar-Ge sürecini hızlandırmak amacıyla arzu edilen tasarım için olası aday malzemelerin yüksek düzeyde uygunluğunu belirlemek amacıyla makine öğrenimini kullanın.
  • Malzeme Keşfi: Malzemenin performansının kimyasal bileşimdeki ufak değişikliklerle nasıl etkilendiğini ve daha iyi optimize edilebileceğini tahmin etmek için AI kullanın.
  • Maliyet ve Zaman Tasarrufu: Total Materia Predictor, malzeme test maliyetlerini önemli ölçüde azaltır, geliştirme döngülerini hızlandırır ve mevcut onaylı malzeme kullanımını konsolide eder.

Total Materia Predictor ile mühendisler, malzeme seçimini geliştirebilir, inovasyonu yönlendirebilir ve malzeme mühendisliğinin dinamik dünyasında rekabet avantajı elde edebilirler.

Banner
Malzeme İnovasyonu için Makine Öğreniminden Yararlanın
First Image Second Image
Banner
Makine Öğrenimi Kullanarak Malzeme Özelliklerinin Modellemesi ve Tahmini