ANSYS的博客
2019年11月25日
理解材料科学技术中的机器学习
当材料科学与工程(MSE)专家在分子水平上研究物质时，他们能够更好地改变其机械性能。
利用电子显微镜和其他技术，他们已经能够可视化单个原子和定制材料以满足市场需求。然而，需求的增长速度超过了传统的MSE开发工具。
机器学习大大减少了开发更坚固、更轻的材料所需的时间。这对汽车、航空航天和建筑行业非常重要。
为了满足这一需求，工程师可以结合机器学习和材料科学技术来研究如何优化机械性能。
什么是机器学习?
随着计算机速度越来越快，存储空间越来越大，收集和评估大数据集的能力也在提高。
工程师需要处理大数据和创建人工智能系统的工具。
机器学习已经成为科学家研究大数据不可或缺的工具。它使用各种人工智能(AI)算法来处理复杂的数据集。然后，它使用这些数据来训练数字神经网络来预测各种场景并做出决策。
这些预测可以帮助工程师和科学家了解材料科学以外的各种系统。
例如，机器学习已经被用来训练自动驾驶华体会官网app下载新浪汽车和改善油气行业的预测。
机器学习与材料科学
MSE是一个非常依赖实验来理解和预测材料行为的领域。
挑战在于，有许多环境很难或不可能复制，例如:
- 核反应堆
- 空间
- 原子尺度
在这些情况下，MSE专家可以使用材料科学的机器学习来分析现有的属性或原子结构数据。然后，人工智能系统可以模拟或预测材料对环境的反应。
模拟提高了对材料特性的理解，包括原子行为，这是很难通过实验来探测的。
这项技术也可以与实验一起使用。例如，人工智能可以预测新的热力学稳定材料。然后，MSE专家可以进行实验测试。这比试错更有效，可以更快地取得进展。
机器学习和材料模拟技术开始成为MSE课程和工业应用的组成部分。事实上，国际材料教育研讨会(IMES)已将其作为2020年IMES的主题之一。要加入讨论，请注册在这里。早鸟报名截止日期为2019年12月20日。
要了解更多关于材料科学和模拟的知识，请阅读:Ansys Granta的材料智能。
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