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.
Sınırlı erişilebilirlik ve düşük veri kalitesi, ML modellerinin etkili bir şekilde eğitilmesinde zorluklar oluşturur.
ML modellerinin farklı malzeme sistemleri arasında doğru bir şekilde genelleştirilmesini sağlamak önemli bir zorluk olmaya devam ediyor.
Model performansını artırmak için etki alanına özgü bilgiyi makine öğrenimi algoritmalarına dahil etmek çok önemli ancak zorlu bir süreçtir.
ML tahminlerinin gerçek test verilerine göre doğrulaması, model doğruluğu ve güvenilirliğini sağlamak için çok önemlidir.
ML modellerini mevcut simülasyon ve iş akış araçları ile entegre etmek, teknik ve lojistik zorluklar doğurur.
Kesin malzeme tahminleri ile araştırmalarınızı hızlandırın ve verimliliğinizi artırın
Doğru, makine öğrenimi odaklı malzeme öngörüleri ve maliyet tasarruflarıyla Ar-Ge'de devrim yaratın
Bu zorlukların üstesinden gelmiş olmak, malzeme araştırma ve geliştirme çalışmalarının hızını artırır.
Etkili ML tabanlı malzeme tahmini, deneysel malzeme testleri ve araştırma ve geliştirme ile ilişkili maliyetleri azaltır.
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.
Malzeme özellik tahminlerinde ML'den yararlanmamak, rakipler ürün geliştirme ve inovasyonda avantaj elde ederken rekabet açısından dezavantaja neden olabilir.
Makine öğrenimine dayalı tahmin eksikliği nedeniyle yetersiz malzeme optimizasyonu, çevresel hedeflere ve sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşılamamasına yol açabilir.
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.
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.
Total Materia Predictor ile mühendisler, malzeme seçimini geliştirebilir, inovasyonu yönlendirebilir ve malzeme mühendisliğinin dinamik dünyasında rekabet avantajı elde edebilirler.
