Откриване на материали с помощта на изкуствен интелект: Ролята на термичния анализ в автономните изследвания

Как термичната характеристика ускорява разработването на батерии, полимери, метали и енергийни материали, ръководено от изкуствен интелект

Изкуственият интелект променя начина, по който се откриват, оптимизират и пускат на пазара нови материали. Въпреки това дори най-модерните модели за машинно обучение разчитат на едно основно изискване: висококачествени експериментални данни.

Този уебинар разглежда как техниките за термичен анализ, включително DSC, TGA, STA, DMA и LFA, предоставят критично важните данни за свойствата на материалите, които са в основата на изследванията, задвижвани от изкуствен интелект, и на материалината информатика. Научете как термичните свойства, като температура на стъклен преход, кристалност, термична стабилност, поведение при разлагане, механични свойства и топлопроводимост, все по-често се използват за обучение на прогнозни модели за батерии, полимери, метали и енергийни материали.

Презентацията ще представи също така Proteus^® Now Quantify, като демонстрира как автоматизираният анализ и организирането на данните от термичната характеристика могат да превърнат експерименталните набори от данни „ large “ в информация, готова за използване от изкуствения интелект. Чрез ускоряване на извличането на данни, стандартизиране на интерпретацията и позволяване на анализ на тенденциите в хиляди експерименти, изследователите могат по-ефективно да преминават от измерване към изводи.

Примери от реалния свят ще покажат как термичният анализ подпомага автономното експериментиране, изследванията в областта на безопасността на батериите, разработването на полимери и цифровите работни потоци за научноизследователска и развойна дейност от ново поколение.

Участниците ще научат:

• Как термичният анализ подпомага откриването на материали, задвижвано от изкуствен интелект.
• Кои термични свойства са ценни за моделите за машинно обучение.
• Примери за приложения на изкуствения интелект в батериите, полимерите, металите и енергийните материали.
• Как „ Proteus^® Quantify“ помага за генерирането на структурирани набори от данни, подходящи за изкуствен интелект.
• Как термичната характеристика се вписва в автономни и самоуправляващи се лабораторни среди.
  

Регистрирайте се за този уебинар, ако работите в областта на изследванията на материали или в научноизследователска и развойна дейност и искате да разберете как термичният анализ, структурираните данни и изкуственият интелект могат да ускорят разработването на материали.

Лектор:„
“ Питър Ралбовски
Мениджър продажби за Североизточна Америка в „ NETZSCH Instruments North America, LLC“
NETZSCH Анализ и тестване