利用机器学习提升材料工程
通过精确的预测，加速材料发现并提高效率
Total Materia Predictor
用准确的、由机器学习驱动的材料洞察和成本控制来革新研发工作
在工程和工业领域，准确的材料信息是明智决策和创新的基础。然而，缺乏可随时获取的材料性能数据是一个重大挑战，阻碍了材料工程的进步和效率。
利用机器学习 (ML) 技术来预测缺乏此类数据的材料的机械和物理性能，已成为解决这一问题的关键方案。通过利用 ML 算法的强大功能，工程师可以非常准确地预测材料特性，从而加快材料发现和开发过程，并大幅降低材料测试成本。
数据的可用性和质量有限，给有效训练 ML 模型带来了挑战。
确保机器学习模型在不同材料系统中具有良好的通用性仍然是一项重大挑战。
将特定领域的知识纳入机器学习算法以提高模型性能至关重要，但也极具挑战性。
使用真实数据验证机器学习预测对于确保模型的准确性和可靠性至关重要。
将机器学习模型与现有的仿真工具和工作流程整合在一起，在技术和后勤方面都存在挑战。
通过精确的预测，加速材料发现并提高效率
用准确的、由机器学习驱动的材料洞察和成本控制来革新研发工作
克服这些挑战可以加速材料发现和开发的步伐。
基于机器学习的高效材料预测可降低与材料实验测试和研发相关的成本。
基于机器学习的材料预测可提高航空航天等关键行业的安全性和可靠性，降低材料失效的风险以及相关的召回和维修成本。
未能利用机器学习进行材料预测可能会导致在竞争中处于不利地位，因为竞争对手在产品开发和创新方面获得了优势。
由于缺乏基于机器学习的预测，材料优化不充分，可能会导致错失环境目标和可持续发展目标。
工程师在使用机器学习进行材料属性预测时，会面临多种限制和局限。不准确的预测可能带来材料失效风险，从而可能危及产品的完整性和安全性。
为了应对这些挑战，Total Materia Predictor 为材料性能预测提供了先进的解决方案。它是一种强大的工具，利用机器学习算法，训练和测试都基于现有最大的材料性能资源——Total Materia Horizon——进行。
通过使用大型数据库提供的大量训练集以及专有的分类、数据整理和标准化方法，所开发出的系统可以预测数十万种材料在不同温度、不同热处理和交付条件下的物理和机械性能。
有了 Total Materia Predictor，工程师们可以优化材料选择，推动创新，并在材料工程的动态世界中确保竞争优势。
