Tekoälypohjainen materiaalien löytäminen: lämpöanalyysin rooli itsenäisessä tutkimuksessa

Miten lämpöominaisuuksien karakterisointi nopeuttaa tekoälyn avulla ohjattua akkujen, polymeerien, metallien ja energiamateriaalien kehittämistä

Tekoäly on mullistamassa tapaa, jolla uusia materiaaleja löydetään, optimoidaan ja tuodaan markkinoille. Silti jopa edistyneimmät koneoppimismallit perustuvat yhteen keskeiseen vaatimukseen: korkealaatuisiin kokeellisiin tietoihin.

Tässä verkkoseminaarissa tarkastellaan, kuinka lämpöanalyysitekniikat, kuten DSC, TGA, STA, DMA ja LFA, tuottavat kriittisiä materiaaliominaisuustietoja, jotka ovat tekoälypohjaisen tutkimuksen ja materiaalitietotekniikan perustana. Opi, kuinka lämpöominaisuuksia, kuten lasittumislämpötilaa, kiteisyyttä, lämpöstabiilisuutta, hajoamiskäyttäytymistä, mekaanisia ominaisuuksia ja lämmönjohtavuutta, hyödynnetään yhä laajemmin akkujen, polymeerien, metallien ja energiamateriaalien ennustemallien kouluttamisessa.

Esityksessä esitellään myös Proteus^® Now Quantify, ja osoitetaan, kuinka lämpöominaisuustietojen automatisoitu analysointi ja järjestäminen voi muuntaa large kokeelliset aineistot tekoälyvalmiiksi tiedoksi. Nopeuttamalla tietojen poimintaa, standardoimalla tulkintaa ja mahdollistamalla trendianalyysin tuhansien kokeiden laajuisesti tutkijat voivat siirtyä tehokkaammin mittauksista oivalluksiin.

Käytännön esimerkit osoittavat, kuinka lämpöanalyysi tukee itsenäistä kokeilua, akkujen turvallisuustutkimusta, polymeerien kehittämistä ja seuraavan sukupolven digitaalisia tutkimus- ja kehitystyönkulkuja.

Osallistujat oppivat:

• Miten lämpöanalyysi tukee tekoälypohjaista materiaalien löytämistä.
• Mitkä lämpöominaisuudet tuottavat lisäarvoa koneoppimismalleille.
• Esimerkkejä tekoälyn sovelluksista akkuissa, polymeereissä, metalleissa ja energiamateriaaleissa.
• Miten Proteus^® in Quantify-työkalu auttaa luomaan jäsenneltyjä, tekoälyvalmiita tietojoukkoja.
• Miten lämpöominaisuuksien karakterisointi sopii autonomisiin ja itsenäisesti toimiviin laboratorioympäristöihin.
  

Ilmoittaudu tähän verkkoseminaariin, jos työskentelet materiaalitutkimuksen tai tuotekehityksen parissa ja haluat selvittää, kuinka lämpöanalyysi, jäsennellyt tiedot ja tekoäly voivat nopeuttaa materiaalien kehittämistä.

Puhuja:
Peter Ralbovsky
Pohjois-Amerikan myyntipäällikkö NETZSCH Instruments North America, LLC
NETZSCH Analysointi ja testaus