Bilgi Yönelimli Tasarım İçin Malzemeler Bilişimi

Geleneksel malzeme keşfi genellikle yavaştır ve büyük ölçüde deneme-yanılma deneylerine dayanır.Madde enformatiği, veri bilimi, makine öğrenimi ve hesaplama araçlarını kullanarak malzemeleri eşi görülmemiş hızlarda tasarlamak, analiz etmek ve keşfetmek için bunu değiştirir. Bu ders, materyal enformatiğinin temel kavramlarını size göstererek, fiziksel materyal yapılarını algoritmaların analiz edebileceği dijital verilere nasıl dönüştüreceğinizi gösterir. Tahmin modeller oluşturmak, kamu malzeme veritabanlarını kullanmak ve farklı yapısal ölçeklerde gelişmeyi hızlandırmak için modern veri odaklı çalışma akışlarını uygulamanın nasıl yapılacağını anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Malzeme bilişiminin temel ilkelerini ve veri biliminin fiziksel malzeme kimyasıyla nasıl kesiştiğini anlamak. - Kristal ve moleküler tanımlayıcılar, parmak izleri ve özellik mühendisliği kullanarak dijital olarak materyal yapılarını temsil edin. - Makine öğrenimi algoritmalarını malzeme verilerinden mekanik, termal ve elektronik özellikleri tahmin etmek için uygulayın. - Açık erişimli materyal veritabanları ve depolarından değerli bilgileri yönlendirin ve çıkarın. - Etkili malzeme keşfi için aktif öğrenme ve Bayes optimizasyon stratejilerini keşfetmek. - Hesaplamalı modelleme tekniklerini kullanarak çoklu uzunluk ölçeklerini kapsayan hiyerarşik materyal yapılarını analiz edin. Pratik hesaplama çalışmalarına geçmeden önce malzeme verilerinin temel tanımlarıyla ve temsiliyle başlayacaksınız. Açık yazılı açıklamalar, yapısal kod parçaları ve pratik egzersizler yoluyla, öngörülebilir modeller oluşturmayı ve malzeme veritabanlarını sorgulamayı öğreneceksiniz. Bu ders, materyal bilimi, kimya veya veri bilimi alanlarında bilgi bilimine yeni başlayan öğrenciler, araştırmacılar ve mühendisler için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi ile ilgili önceden bir deneyime gerek yoktur, ancak malzeme bilimi kavramlarının temel anlayışı yararlıdır. Madde keşfinin geleceğine doğru yolculuğunuza bugün başlayın.