材料資訊學MI之應用發展與案例剖析(上)
  • 364
  • 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
    材料開發短期決戰——日本企業能否保有原有優勢
    日本企業共通課題——能使用的實驗數據不夠,以機械能理解之形式累積資料
    註釋
圖目錄
    圖一、運用MI縮短時間並擴大搜索範圍
    圖二、運用MI之「預測」、「探索」「理解」備受期待
    圖三、實際運用MI解決設計問題
    圖四、對MI、資料導向設計之期待與資料共享利用相關課題
    圖五、增加MI用實驗數據的3大手法
表目錄
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