工業材料雜誌十一月號推出「材料創新4.0—材料資訊技術與 ... | 化學工廠資訊網
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2020年11月4日—推動新材料發展的人工智慧目前,新材料研究與開發主要是以Trial-and-Error的方式進行,它是基於大量經驗指導以及少量的模擬計算作為補充下而執行的 ...
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推動新材料發展的人工智慧 目前,新材料研究與開發主要是以Trial-and-Error的方式進行,它是基於大量經驗指導以及少量的模擬計算作為補充下而執行的實驗,會消耗大量的人力、時間、材料和資金。因此,亟須尋找一種新的研究方法,使大量的材料資訊數據能被妥善利用,來加速材料的創新!AI的出現為材料科學發展帶來了新的曙光,其從簡單的感知器發展成了複雜的多層神經網絡,一些先進的AI系統甚至可擊敗國際象棋、圍棋等領域的世界冠軍。在科學應用方面,AI技術下的重要分支—機器學習(ML)可結合材料研究轉為材料資訊學,近年來該領域發展迅速,它是AI在材料科學研究中最有前途的應用,特別的是它可以從通過數據集和構建模型來進行材料研發方向的預測,幫助研究者有效地獲取不同特徵因子之間的隱藏關係、預測各種新功能材料的可能結構或屬性、優化合成參數使現有材料的特性表現升級。
由於大數據分析的興起,已有越來越多領域將大數據分析技術導入並有良好的成果,而材料領域中的大數據分析技術以材料資訊學(MI)最廣為人知。MI所使用的技術中,除了材料領域知識,資料科學方面主要可以分成數據收集、數據管理、數據分析及數據預測等部分,透過這些技術能夠有系統地處理大量的數據並從中獲取關鍵資訊,也已經有許多將MI的技術應用於材料開發及製程優化的案例。「陶瓷材料資訊(CMI)之應用與發展趨勢」介紹MI目前應用,以及其於陶瓷材料資訊之技術整合與應用,包含國際上在陶瓷與玻璃材料領域應用MI的進展,最後提出目前技術發展所遇到的困難點及未來的發展方向。
近年來,隨著資料量的迅速增加,使用電腦進行歷史資料分析的技術快速發展,其中「資料探勘」就是海量資料底下孕育而生的產物,是一門從大量資料或者資料庫中萃取出隱含之潛在資訊的科學。資料探勘為跨多種學科的電腦科學,包含人工智慧、機器學習、統計學和資料庫的交叉方法。利用機器學習強化的文字探勘技術,從大量與材料有關的文獻資料中擷取、分析,並建立加值資料供使用者更有效率地利用。透過加值資訊與知識庫,可輔助建立有效的訓練語料庫,回饋給各種機器學習應用去有效認知更多文本所帶來的資訊,例如應用上使用者可以在延伸系統中檢索相關材料的使用限制,並提供材料的知識圖譜與使用的建議。整合上述方法,「文字探勘材...
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