Artificial Intelligence in Materials Science and Engineering
Artificial Intelligence in Materials Science and Engineering: Current Landscape, Key Challenges, and Future Trajectories Искусственный интеллект в материаловедении и инженерии: текущее состояние, ключевые проблемы и будущие траектории Данный документ представляет собой всесторонний обзор преобразующего влияния искусственного интеллекта (ИИ) на материаловедение и инженерию (MSE). В нем подчеркивается, как ИИ, стимулируемый развитием алгоритмов и увеличением доступности данных, становится неотъемлемым инструментом для ускорения открытий, оптимизации дизайна материалов и управления сложностью. Обзор охватывает широкий спектр подходов машинного обучения, от традиционных алгоритмов до передовых архитектур глубокого обучения, таких как CNN, GNN и трансформеры, а также новые генеративные ИИ и вероятностные модели, например, гауссовские процессы для количественной оценки неопределенности. Значительное внимание уделяется ключевой роли данных, подробно описываются эффективные стратегии представления, извлечения признаков (композиционные, структурные, основанные на изображениях, вдохновленные языком) и предварительной обработки для оптимальной производительности моделей. Текст затрагивает критические проблемы, включая качество, количество и стандартизацию данных, которые существенно влияют на разработку и применение моделей в MSE. Обсуждаются ключевые применения на протяжении всего жизненного цикла материалов, охватывающие прогнозирование свойств, высокопроизводительный виртуальный скрининг, обратный дизайн, оптимизацию процессов, извлечение данных большими языковыми моделями и оценку устойчивости. Наконец, он исследует критические проблемы, такие как интерпретируемость моделей, обобщаемость и масштабируемость, намечая перспективные будущие направления, включая гибридные физико-ML модели, автономное экспериментирование и синергию человека и ИИ. #ИскусственныйИнтеллект #Материаловедение #МашинноеОбучение #ГлубокоеОбучение #ДизайнМатериалов #НаукаОДанных #ПрогностическоеМоделирование документ - https://arxiv.org/pdf/2601.12554v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM
Artificial Intelligence in Materials Science and Engineering: Current Landscape, Key Challenges, and Future Trajectories Искусственный интеллект в материаловедении и инженерии: текущее состояние, ключевые проблемы и будущие траектории Данный документ представляет собой всесторонний обзор преобразующего влияния искусственного интеллекта (ИИ) на материаловедение и инженерию (MSE). В нем подчеркивается, как ИИ, стимулируемый развитием алгоритмов и увеличением доступности данных, становится неотъемлемым инструментом для ускорения открытий, оптимизации дизайна материалов и управления сложностью. Обзор охватывает широкий спектр подходов машинного обучения, от традиционных алгоритмов до передовых архитектур глубокого обучения, таких как CNN, GNN и трансформеры, а также новые генеративные ИИ и вероятностные модели, например, гауссовские процессы для количественной оценки неопределенности. Значительное внимание уделяется ключевой роли данных, подробно описываются эффективные стратегии представления, извлечения признаков (композиционные, структурные, основанные на изображениях, вдохновленные языком) и предварительной обработки для оптимальной производительности моделей. Текст затрагивает критические проблемы, включая качество, количество и стандартизацию данных, которые существенно влияют на разработку и применение моделей в MSE. Обсуждаются ключевые применения на протяжении всего жизненного цикла материалов, охватывающие прогнозирование свойств, высокопроизводительный виртуальный скрининг, обратный дизайн, оптимизацию процессов, извлечение данных большими языковыми моделями и оценку устойчивости. Наконец, он исследует критические проблемы, такие как интерпретируемость моделей, обобщаемость и масштабируемость, намечая перспективные будущие направления, включая гибридные физико-ML модели, автономное экспериментирование и синергию человека и ИИ. #ИскусственныйИнтеллект #Материаловедение #МашинноеОбучение #ГлубокоеОбучение #ДизайнМатериалов #НаукаОДанных #ПрогностическоеМоделирование документ - https://arxiv.org/pdf/2601.12554v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM