Ansys 材料設計研究應用

AI/ML材料科學與機器學習

材料科學與工程 (MSE) 專家在分子水平上研究物質時,是改變其結構性能。使用電子顯微鏡和其他技術,已經能夠可視化單個原子並定製材料。需求的增長超過了傳統 MSE 開發工具。

AI/ML材料科學與機器學習

當材料科學與工程 (Materials Science and Engineering, MSE) 專家在分子水平上研究物質時,他們能夠更好地改變其結構性能。

使用電子顯微鏡和其他技術,他們已經能夠可視化單個原子並定製材料以滿足市場需求。然而,需求的增長速度超過了傳統 MSE 開發工具。

為了滿足這一需求,工程師可以結合機器學習和材料科學技術來研究如何優化結構性能。

  機器學習大大減少了開發更堅固、更輕的材料所需的時間。這對汽車、航空航天和建築行業很重要。

 

  • 什麼是機器學習?

隨著電腦計算速度越來越快,存儲空間越來越大,收集和評估大數據集的能力也越來越強。

                                     工程師需要工具來處理大數據和創建人工智慧系統。

機器學習已成為科學家研究大數據的不可或缺的工具。它使用各種人工智慧 (AI) 算法來處理複雜的數據集。然後它使用數據來訓練數字神經網絡來預測各種場景並做出決策。

這些預測可以幫助工程師和科學家了解材料科學之外的各種系統。

 

  • 機器學習和材料科學

MSE 是一個嚴重依賴實驗來理解和預測材料行為的領域。
挑戰在於,有許多環境難以或不可能複制,例如:

  • 核反應堆
  • 空間
  • 原子尺度

在這些情況下,MSE 專家可以將機器學習用於材料科學來分析現有的屬性或原子結構數據。然後,人工智能係統可以建模或預測材料對環境的反應。

模擬提高了對材料特性的理解,包括難以通過實驗探測的原子行為。

 

這種技術也可以與實驗一起使用。例如,人工智慧可以預測新的熱力學穩定材料,同時 MSE 專家可以繼續進行實驗測試。這比反複試驗更有效,可以更快地進步。

機器學習和材料模擬技術開始成為 MSE 課程和工業應用不可或缺的組成部分。

事實上,國際材料教育研討會 (IMES) 已將其選為 IMES 2020 的主題之一。

 

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