Глава 2. Теоретические основы ИИ в материаловедении
2.1. Машинное обучение: основы и приложения
В предыдущей главе мы познакомились с основными концепциями искусственного интеллекта и его ролью в материаловедении. Теперь давайте более подробно рассмотрим один из ключевых инструментов ИИ – машинное обучение. Машинное обучение это подмножество интеллекта, которое позволяет компьютерам учиться на данных делать прогнозы или принимать решения без явного программирования.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение – это процесс, при котором компьютерная программа анализирует данные и находит закономерности, чтобы сделать прогнозы или классифицировать новые, неизвестные данные. Этот процесс основан на алгоритмах, которые позволяют программе учиться данных улучшать свою производительность с течением времени.
Типы машинного обучения
Существует несколько типов машинного обучения, включая:
Надзорное обучение: в этом типе обучения программа обучается на размеченных данных, то есть которые уже классифицированы или помечены. Программа использует эти данные, чтобы научиться делать прогнозы классифицировать новые данные.
Ненадзорное обучение: в этом типе обучения программа обучается на неразмеченных данных, то есть которые не классифицированы или помечены. Программа должна сама найти закономерности и структуры данных.
Полунадзорное обучение: в этом типе обучения программа обучается на комбинации размеченных и неразмеченных данных.
Приложения машинного обучения в материаловедении
Машинное обучение имеет широкий спектр приложений в материаловедении, включая:
Прогнозирование свойств материалов: машинное обучение может быть использовано для прогнозирования материалов, таких как прочность, пластичность и теплопроводность, на основе их состава структуры.
Оптимизация состава материалов: машинное обучение может быть использовано для оптимизации материалов достижения определенных свойств или характеристик.
Анализ данных материалов: машинное обучение может быть использовано для анализа больших наборов материалов и выявления закономерностей тенденций, которые могут использованы улучшения свойств материалов.
Примеры приложений машинного обучения в материаловедении
Прогнозирование фазовой диаграммы: машинное обучение может быть использовано для прогнозирования диаграммы материалов, то есть определения условий, при которых материал будет находиться в определенной фазе (твердой, жидкой или газообразной).