Информатика материалов занимается пересечением материаловедения и искусственного интеллекта, уделяя особое внимание разработке новых материалов, прогнозированию функциональных свойств и оптимизации состава для ускорения инноваций и разработки продуктов. Материалы подобны человеческим существам, обладающим очень разными характеристиками/особенностями, порожденными присущими им структурными атрибутами и условиями изготовления. Следовательно, эксплуатационные и функциональные характеристики материалов, такие как механические характеристики, химическое поведение, термические и термомеханические свойства, трудно предсказать и требуют долгосрочных экспериментальных подходов. Этот традиционный способ экспериментального подхода является дорогостоящим, а также требует много времени. Кроме того, этот процесс требует опыта/экспертизы в области оценки/характеристик. В связи с этим материальная информатика создает платформу для ускорения этого процесса с помощью современных вычислительных средств, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, для понимания нелинейности между составом продукта и характеристиками производительности, тем самым ускоряя разработку продукта.
Полимер — это популярный класс материалов, который не требует представления, поскольку он в значительной степени используется в нашей повседневной жизни. Таким образом, объединение науки о полимерах с информатикой материалов в качестве информатики полимеров откроет более широкие перспективы для разработки новых материалов с оптимальным составом и эксплуатационными характеристиками, предлагающих широкий спектр функциональных приложений.
Компания Polymerize, специализирующаяся в области информатики полимеров, полна решимости предоставить решение для ускоренного внедрения инноваций вместе с опытной командой молодых специалистов во главе с доктором Абхиджитом Сальвекаром и мистером Куналом Сандипом.
- Сколько данных необходимо для информатики материалов?
Точность и приемлемость материальной информатики определяются доступностью и надежностью соответствующих данных. Точно так же производительность механизма AI / ML зависит от качества и количества доступного набора данных, который зависит от системы. Однако нелинейность системы и желаемые выходные переменные требуют адекватной фильтрации данных и выбора управляющих факторов (непосредственно влияющих на результаты). С точки зрения определения точности модели крайне необходимо понять факторы/переменные, непосредственно влияющие на результат, поэтому требуется высший опыт и понимание. Вместе с опытной командой ученых и инженеров-полимеров компания Polymerize успешно продемонстрировала масштаб, демонстрируя свое мастерство в управлении данными и фильтрации данных для успешной разработки платформы материальной информатики. Основываясь на знаниях и опыте наших сотрудников, Polymerize разработала возможность управлять имеющимся набором экспериментальных данных со стороны клиента и повторно использовать его для будущих целей. Это не только уменьшит утомительные экспериментальные упражнения, но и обеспечит полное понимание области, подчеркнув факторы, в основном влияющие на результаты.
- ROI материалов информатики
Возврат инвестиций (ROI) — это соотношение между инвестиционной выгодой и инвестиционной стоимостью. Создание материалов для функциональных приложений требует много времени и требует синтеза химических веществ и привлечения опытной рабочей силы, что займет несколько недель/месяцев. С другой стороны, ИИ требуется всего несколько минут, чтобы направить исследователей к наиболее вероятным экспериментам, которые принесут успех. Таким образом, метод проб и ошибок заменяется путем, основанным на данных, зависящим от предметной области. Платформа материальной информатики от Polymerize направляет процесс разработки продукта на основе предыдущего набора данных и предлагает наиболее вероятные условия для снижения неопределенности. Кроме того, предложенные формулировки тестируются, а результаты добавляются в платформу для повышения желаемой точности модели. Поэтому достижение высокоэффективных адекватных рецептур быстрее, чем методом проб и ошибок. Это преимущества платформы материальной информатики Polymerize в отношении процесса разработки продукта.
- Сокращение количества экспериментальных испытаний снижает первоначальные инвестиционные затраты.
- Экстравагантное сокращение времени приводит к новой прибыли.
- Создание надежных, эффективных и удовлетворяющих множеству целей процессов помогает снизить производственные затраты.
- Оптимизация повышает ценность продукта и позволяет сделать невидимые открытия.
- Кодификация знаний, полученных в результате экспериментов, служит цифровым активом для будущих исследований.
- Почему цифровизация в индустрии материалов так актуальна?
Материальная индустрия традиционно ориентируется на опыт/квалификацию исследователей/ученых. Таким образом, разработка новой рецептуры материала и оптимальная настройка характеристик функциональных характеристик являются серьезной проблемой там, где для понимания влияния различных влияющих факторов на эффективность обычно применялись подходы, основанные на использовании одной переменной за раз (OVAT) и планировании эксперимента (DOE). производительность/производственный процесс. Эти эксперименты отнимают много времени и требуют больших первоначальных инвестиций для целей экспериментов, поэтому ожидается, что они будут задокументированы. Кроме того, огромное количество данных, генерируемых во время множественных характеристик (таких как механические, химические, термические и термомеханические) и оценка функциональных характеристик, неуправляемы. Таким образом, индустрия материалов нуждается в оцифровке не только для управления предыдущими экспериментальными данными, но и для использования более раннего набора данных для извлечения признаков данных и понимания основных факторов, влияющих на результат. Контекстно, Материальная информационная платформа от Polymerize поможет организованно отслеживать предыдущие эксперименты, классифицировать/управлять параметрами (состав, условия производственного процесса и т. д.) и анализировать желаемые результаты в с точки зрения тепловых карт, круговых диаграмм и других интерактивных графиков. Кроме того, набор данных может использоваться на следующем уровне для AI/ML для прогнозирования желаемого состава/функциональных свойств во время разработки продукта/оптимизации процесса.
• Заменит ли ИИ ученых?
Материаловедение и инженерия охватывают различные аспекты материалов с точки зрения их связи между структурой и свойствами (термические, механические, химические, термомеханические и т. д.), функциональных характеристик, технологичности и применения на основе свойств. Таким образом, с точки зрения разработки продукта, ученый и исследователи имеют полное представление о желаемых системных требованиях, подтверждающих свойства материалов. Точно так же синтез новых материалов, оптимальная настройка композиций для достижения желаемых характеристик и оптимизация процесса требуют множества пробных и пробных экспериментов в лаборатории, и их трудно предсказать из-за сложной связанной с этим нелинейности. Отныне, основанная на знаниях и опыте в предметной области, Платформа информатики материалов, предлагаемая Polymerize, будет направлять исследователей/ученых для достижения/оптимизации свойств материалов, функциональных характеристик , и процесс изготовления за счет сокращения утомительного метода проб и ошибок повторяющихся экспериментов. Но ИИ не заменит знания и опыт ученого, а скорее послужит катализатором, создав возможность для опытных исследователей выяснить влияющие параметры на желаемый результат, например, влияющие контролируемые переменные, которые непосредственно ответственность за экспериментальные результаты, анализ результатов материальной информатики с научной точки зрения, направление платформы материальной информатики к желаемому и контекстуально значимому набору экспериментальных данных и т. д. Таким образом, роль ИИ будет катализировать материальные инновации, не влияя на работу ученых по пониманию и анализ свойственных материалам характеристик. Однако очень скоро ИИ станет для ученого незаменимым инструментом в Материаловедении и инженерии для ускорения инноваций и разработки продуктов.
