Nỗ lực của Citrine Informatics trong tỷ lệ cá cược bóng đá hôm nay phát triển vật liệu kim loại và sử dụng vật liệu tin học (MI)

1 Nỗ lực của Citrine Informatics trong tỷ lệ cá cược bóng đá hôm nay phát triển vật liệu kim loại

Các kim loại như sắt, đồng, kẽm và nhôm, có độ bền cao, tính dẫn điện, tính dẫn nhiệt, độ dẻo và dễ gia công, được sử dụng trong nhiều loại sản phẩm xung quanh chúng ta, từ các sản phẩm công nghiệp như ô tô, vật liệu xây dựng đến nhu yếu phẩm hàng ngày Lĩnh vực vật liệu kim loại này

Citrine Informatics, công ty cung cấp nền tảng tin học vật liệu (MI), Citrine Platform, không chỉ phát triển nền tảng MI mà còn hoạt động độc lập để thu thập kiến thức trong lĩnh vực vật liệu kim loại Một trong số đó là tỷ lệ cá cược bóng đá hôm nay phát triển cơ sở dữ liệu về tính chất cơ học của MPEA (Hợp kim đa nguyên tố)

Hợp kim thường bao gồm một nguyên tố chính duy nhất, chẳng hạn như Fe và một hoặc nhiều nguyên tố chất tan có nồng độ thấp hơn nhiều so với nguyên tố chính Ngược lại, MPEA là một hợp kim trong đó không có nguyên tố đơn lẻ nào chiếm ưu thế trong thành phần, nhưng có ba hoặc nhiều nguyên tố chính So với các hợp kim thông thường, không gian thiết kế thành phần được mở rộng đáng kể và sẽ cực kỳ tốn kém nếu nghiên cứu toàn diện nó thông qua các thí nghiệm Do đó, các phương pháp tính toán và dựa trên dữ liệu được kích hoạt để xác định các ứng viên có triển vọng

Citrine Informatics đã phát triển một trong những cơ sở dữ liệu lớn nhất chứa thành phần MPEA và các phép đo tính chất cơ học, chẳng hạn như cường độ năng suất, bằng cách thu thập dữ liệu từ các bài báo trước đây và tài liệu khác Dữ liệu này đã được tổ chức để có thể dễ dàng xử lý bằng máy học và đã được xuất bản dưới dạng bài báo

Trên thực tế, cơ sở dữ liệu này đang được sử dụng để dự đoán các thuộc tính thành phần chưa được kiểm tra trước đây của MPEA Hợp tác với các nhà nghiên cứu tại UCSB (Đại học California, Santa Barbara), chúng tôi cũng đã tổng hợp thành công MPEA mới có độ bền kéo và độ giãn dài cao

Bài viết liên quan

2 Sử dụng MI trong nghiên cứu và phát triển vật liệu kim loại

Citrine Informatics là nền tảng MI loại SaaS chạy trên AWS phản ánh quá trình học tuần tựHọc tuần tự, chúng tôi sẽ tạo một mô hình AI kết hợp kiến thức về lĩnh vực của các nhà nghiên cứu từ dữ liệu thử nghiệm trong quá khứ Sau đó, chúng tôi thiết lập không gian thiết kế để tính toán các tài liệu ứng viên và chấm điểm các tài liệu ứng viên, sau đó quyết định nội dung thử nghiệm tiếp theo dựa trên điều kiện của các tài liệu ứng viên đã chọn và tiến hành các thử nghiệm có giá trị cao dựa trên nội dung đó Bằng cách lặp lại chu trình này, có thể đạt được các đặc tính vật liệu mục tiêu với số lần thử nghiệm ít hơn khoảng 50-70% so với các phương pháp R&D truyền thống Lần này, chúng tôi sẽ giới thiệu các chức năng của Nền tảng Citrine có thể được sử dụng chủ yếu cho nghiên cứu và phát triển vật liệu kim loại

2-1 Cấu trúc dữ liệu và mô hình học máy

tỷ lệ cá cược bóng đá hôm nay sản xuất thứ gì đó như hợp kim đòi hỏi nhiều bước và để dự đoán các đặc tính của sản phẩm, tất cả các thông tin như quy trình sản xuất cũng như các thành phần được thêm vào đều phải được ghi lại trong tập dữ liệu Tuy nhiên, cơ sở dữ liệu chung không có chức năng quản lý tính đến đơn đặt hàng sản xuất, do đó tỷ lệ cá cược bóng đá hôm nay cố gắng quản lý chúng một cách tập trung trở nên phức tạp Nền tảng Citrine sử dụng định dạng dữ liệu độc quyền để quản lý dữ liệu từ quy trình cho đến sản xuất sản phẩm cuối cùng và cho phép bạn trực quan hóa vật liệu, quy trình và lịch sử đo lường

tỷ lệ cá cược bóng đá hôm nay xây dựng mô hình AI của Citrine Platform cho phép bạn tạo một loạt mô hình máy học từ đầu vào đến tính năng hóa và học tập mà không cần bất kỳ mã nào Để tạo tính năng, nó được trang bị chức năng triển khai kiến ​​thức miền cho phép bí quyết của nhà nghiên cứu được phản ánh trong các mô hình học máy Ví dụ: từ dữ liệu đầu vào như công thức hóa học (công thức thành phần, công thức phân tử) và công thức cấu trúc (SMILES/InChI), tổng cộng hơn 100 đại lượng vật lý bổ sung có thể được thu thập và sử dụng làm đặc điểm Bằng cách này, có thể cải thiện độ chính xác của dự đoán bằng cách kết hợp kiến ​​thức miền vào các mô hình học máy

Chúng tôi cũng sẽ giới thiệu phương pháp học chuyển giao được Nền tảng Citrine áp dụng, lấy dự đoán độ bền mỏi làm ví dụ Giả sử rằng bạn đã biết rằng các giá trị đặc trưng của độ bền kéo có mối tương quan ở một mức độ nào đó trong tỷ lệ cá cược bóng đá hôm nay dự đoán độ bền mỏi Trong những trường hợp như vậy, có thể cải thiện độ chính xác của dự đoán độ bền mỏi bằng cách xây dựng mô hình học máy để dự đoán trước độ bền kéo và sử dụng các giá trị dự đoán làm tính năng mới làm đầu vào cho mô hình học máy để dự đoán độ bền mỏi Citrine Informatics gọi phương pháp này là học chuyển giao và đây là một phương pháp cực kỳ mạnh mẽ có thể cải thiện độ chính xác của dự đoán ngay cả trong trường hợp không có sẵn một lượng lớn dữ liệu, chẳng hạn như trong phát triển vật liệu

Sử dụng 2-2 MI ~Cộng tác mô phỏng~

, chúng tôi sẽ giới thiệu tỷ lệ cá cược bóng đá hôm nay sử dụng MI trong nghiên cứu và phát triển vật liệu kim loại, với chủ đề hợp tác mô phỏngHọc tuần tự, có thể sử dụng không chỉ dữ liệu thử nghiệm mà còn cả dữ liệu mô phỏng Gần đây, người ta kỳ vọng vào các phương pháp mô phỏng liên kết các hiện tượng vi mô và vĩ mô thông qua phân tích đa quy mô và tái tạo một cách trung thực các hiện tượng thực tế Tuy nhiên, trên thực tế, rất khó để kết nối các công cụ mô phỏng riêng lẻ tốt ở một quy mô và xem xét các quy mô khác nhau cùng một lúc

Hình vẽ hiển thị ví dụ về các kỹ thuật mô phỏng phổ biến ở các thang độ dài khác nhau Một ví dụ về cách Nền tảng Citrine xử lý các dữ liệu mô phỏng này được hiển thị ở bên phải và Nền tảng Citrine cho phép xây dựng mô hình có tính đến tất cả các quy trình, cấu trúc và thành phần ở mỗi thang đo chiều dài Bằng cách này, Nền tảng Citrine trở thành một "công cụ hợp tác" AI với mỗi mô phỏng và có thể được kỳ vọng sẽ cải thiện độ chính xác của dự đoán thông qua phương pháp tích hợp lý thuyết, mô phỏng và kết quả thử nghiệm

Sử dụng 2-3 MI ~in 3D~

So với các phương pháp sản xuất truyền thống như đúc và phun, in 3D là công nghệ ngày càng được sử dụng nhiều trong những năm gần đây vì những ưu điểm của nó như sản xuất theo yêu cầu riêng cho các ứng dụng cụ thể, dễ tạo mẫu, hiện thực hóa các thiết kế không thể thực hiện được bằng các phương pháp sản xuất thông thường, ít lãng phí hơn và không cần xử lý hậu kỳ

Mặt khác, trong hầu hết các quy trình sản xuất bồi đắp, có nhiều thông số in cần được đặt, khiến tỷ lệ cá cược bóng đá hôm nay tối ưu hóa trở thành một vấn đề nhiều chiều và phức tạp Ngoài ra, với sản xuất bồi đắp, tỷ lệ cá cược bóng đá hôm nay tạo mẫu rất dễ dàng và có thể tạo ra một lượng lớn dữ liệu, nhưng có nhiều thông số sản xuất và rất khó để phân tích chúng theo cách thủ công và tìm ra sự kết hợp thỏa mãn tất cả các mục tiêu thiết kế Và bởi vì tất cả các thông số sản xuất đều phụ thuộc lẫn nhau và có tác động đáng kể đến hiệu suất của bộ phận nên dữ liệu thoạt nhìn có thể xuất hiện nhiễu

MI có thể giải quyết những vấn đề này Các mô hình học máy có thể xác định một cách hiệu quả mối tương quan giữa các thông số sản xuất đầu vào và hiệu suất của bộ phận đầu ra, đồng thời sử dụng các mối tương quan đã học được để hướng dẫn các thử nghiệm tiếp theo hướng tới mục tiêu Nó cũng xác định các mối tương quan cần thiết để tối ưu hóa hiệu suất của thành phần trong các mối quan hệ nhân quả phức tạp