材料資訊學MI之應用發展與案例剖析(下)
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  • 出版日期
    11月11日, 2022
  • 作者
    NIKKEI XTECH
前言

過去材料開發在業界耗費十年以上是常態,而近年隨著AI模擬技術用於該領域發展成材料資訊學(MI),可以利用模型運算取代人力作業,掌握材料成分特性,並解構複雜材料性質變化,實際縮短探詢材料設計變數、嘗試實驗的循環驗證時間。本報告針對MI議題,於上篇討論MI對於原始材料開發的改變、應用面向、發展難題;下篇則透過實際案例剖析,瞭解MI產業實務效益,提供對於MI有興趣及欲布局的製造業者參考。

目錄
    重現起伏波動的橡膠結構並高速解析量測大數據——住友橡膠工業案例
    在調配前就掌握牙膏黏度,透過2階段推論,取得替代實驗之精確度——獅王案例
    註釋
圖目錄
    圖一、行駛時輪胎變形及分子結構示意圖
    圖二、拉長橡膠時之氧化矽分子動作示意圖
    圖三、牙膏製造需要具備「輸送性」
    圖四、透過2階段之機器學習模型預測輸送性
表目錄
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