Information Science for Materials Discovery and Design - 9783319795416

tej książce omówiono oparte na informacjach podejście do planowania odkrywania i projektowania materiałów oraz uczenie się iteracyjne. Autorzy przedstawiają kontrastujące, ale uzupełniające się podejścia, takie jak te oparte na obliczeniach o dużej przepustowości, eksperymentach kombinatorycznych lub odkrywaniu opartym na danych, wraz z metodami uczenia maszynowego. W podobny sposób zaprezentowano metody statystyczne stosowane z powodzeniem w innych dziedzinach, np. naukach biologicznych. Treści obejmują nauki o materiałach i informatykę, aby odzwierciedlić interdyscyplinarny charakter tej dziedziny. Przedstawiono perspektywę oferującą paradygmat (pętla współprojektowania w projektowaniu materiałów), który obejmuje iteracyjne uczenie się na podstawie eksperymentów i obliczeń w celu opracowania materiałów o optymalnych właściwościach. Taka pętla wymaga elementów obejmujących wiedzę o materiałach dziedzinowych, bazę danych deskryptorów (genów), model zastępczy lub statystyczny opracowany w celu przewidywania danej właściwości z niepewnościami, wykonanie adaptacyjnego projektu eksperymentu, który poprowadzi następny eksperyment lub obliczenia oraz aspekty wysokiej obliczenia przepustowości i eksperymenty. Książka dotyczy produkcji, której celem jest skrócenie o połowę czasu potrzebnego na odkrywanie i projektowanie nowych materiałów. Przyspieszenie odkryć opiera się na wykorzystaniu dużych baz danych, obliczeń i matematyki w naukach o materiałach w sposób podobny do sposobu stosowanego w Inicjatywie na rzecz Genomu Ludzkiego. Dlatego też potrzebne są nowatorskie podejścia do badania ogromnej przestrzeni fazowej, jaką charakteryzują złożone materiały i procesy. Aby osiągnąć pożądany wzrost wydajności, potrzebna jest zdolność predykcyjna, która poprowadzi eksperymenty i obliczenia w najbardziej owocnych kierunkach poprzez ograniczenie liczby nieudanych prób. Pomimo postępu w technikach obliczeniowych i eksperymentalnych, generującego ogromne tablice danych, bez jasnego sposobu powiązania z modelami, nie można w pełni wykorzystać odkryć opartych na danych. Dlatego też, wraz z eksperymentalną, teoretyczną i obliczeniową nauką o materiałach, musimy dodać czwartą część naszego zestawu narzędzi, aby urzeczywistnić genom materiałowy, czyli naukę informatyki materiałowej.