Яка роль ШІ в матеріалознавстві?

З точки зору матеріалознавства, беззаперечно, що машинне навчання та штучний інтелект пропонують потужний інструментарій з потенціалом для значного прискорення дослідницьких зусиль у таких сферах, як розробка та відкриття нових функціональних матеріалів.13 березня 2024 р.

Машинне навчання стало революційним інструментом у матеріалознавчих дослідженнях, дозволяє швидко і точно аналізувати складні властивості матеріалів, прогнозувати нові матеріали з бажаними властивостями та оптимізувати процедури виготовлення.

Роль ШІ в науці Зростаюча роль ШІ в науці охоплює різні сфери, він діє як каталізатор наукових проривів і ключовий інструмент у науковому процесі. Це віщує нову еру прискорених результатів; він розсуває наукові межі та дає результати, недосяжні для сучасних інструментів.

Генеративний ШІ в матеріалознавстві передбачає застосування методів ШІ, таких як генеративні змагальні мережі (GAN) і варіаційні автокодери (VAE) для прискорення розробки нових матеріалів.

Машинне навчання може вирішити різноманітні проблеми в металургії, зокрема: Прогнозування якості продукції: Машинне навчання може передбачати такі параметри якості продукту, як міцність, твердість, хімічний склад тощо. Це допомагає визначити оптимальні умови обробки для досягнення конкретних характеристик продукту.

На додаток до передбачення та оптимізації властивостей матеріалів, штучний інтелект також застосовувався для відкриття нових матеріалів. Завдяки використанню алгоритмів ML (ML) дослідники змогли визначити перспективні кандидати на матеріали з величезних баз даних відомих матеріалів і передбачити їхні потенційні властивості.