万博ANSYS的博客
2019年11月25日
理解材料科学技术中的机器学习
当材料科学和工程(MSE)专家在分子水平上研究物质时，他们能够更好地改变它们的机械性能。
利用电子显微镜和其他技术，他们已经能够将单个原子可视化，并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。
机器学习大大缩短了开发更坚固、更轻的材料所需的时间。这对汽车、航空航天和建筑行业都很重要。
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越来越强。
工程师需要工具来处理大数据和创建人工智能系统。
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，它使用这些数据训练数字神经网络来预测各种情况并做出决策。
这些预测可以帮助工程师和科学家了解材料科学之外的各种系统。
例如，机器学习已经被用于训练自动驾驶车辆而且改善石油和天然气行业的预测．
机器学习与材料科学
MSE是一个严重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专家可以使用机器学习的材料科学来分析现有的性质或原子结构数据。然后，人工智能系统可以建模或预测材料对环境的反应。
模拟提高了对材料性质的理解，包括原子行为，这是很难探测实验。
这项技术也可以与实验一起使用。例如，AI可以预测新的热力学稳定材料．然后，MSE专家可以继续进行实验测试。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)已将其选为2020年IMES的主题之一。要加入讨论，请注册在这里．早鸟截止日期为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:材料智能与Ansys Granta万博．
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