Artificial Intelligence in Material Engineering: A review on applications of AI in Material Engineering

要約

タイトル：
材料工学における人工知能：材料工学における人工知能の応用に関するレビュー

要約：
– 人工知能（AI）は材料科学と工学（MSE）において重要な役割を果たしており、AI技術が進歩するにつれてますます重要になっています。
– 高性能コンピューティングの発展により、DLモデルのテストが可能になり、DFTなどの従来の計算方法の制限を克服する機会が提供され、MLベースの方法はDFTベースの方法よりも速く正確であることがわかりました。
-GANsは、結晶構造情報を使用せずに無機材料の化学組成を生成することを容易にしました。これらの進展は、材料工学（ME）や研究に大きな影響を与えました。
– MEにおけるAIの最新の開発についてレビューします。まず、材料加工、構造と材料特性の研究、および材料の様々な側面での性能測定など、MEの重要な領域でのAIの発展について説明します。
– また、グラフニューラルネットワーク、生成モデル、転移学習などのAIの重要な方法やその使用についても説明します。既存の分析器具から得られた結果を解析するためにAIを使用することについても説明します。
– 最後に、AIの利点、欠点、および将来のMEにおける役割について議論します。

要約(オリジナル)

The role of artificial intelligence (AI) in material science and engineering (MSE) is becoming increasingly important as AI technology advances. The development of high-performance computing has made it possible to test deep learning (DL) models with significant parameters, providing an opportunity to overcome the limitation of traditional computational methods, such as density functional theory (DFT), in property prediction. Machine learning (ML)-based methods are faster and more accurate than DFT-based methods. Furthermore, the generative adversarial networks (GANs) have facilitated the generation of chemical compositions of inorganic materials without using crystal structure information. These developments have significantly impacted material engineering (ME) and research. Some of the latest developments in AI in ME herein are reviewed. First, the development of AI in the critical areas of ME, such as in material processing, the study of structure and material property, and measuring the performance of materials in various aspects, is discussed. Then, the significant methods of AI and their uses in MSE, such as graph neural network, generative models, transfer of learning, etc. are discussed. The use of AI to analyze the results from existing analytical instruments is also discussed. Finally, AI’s advantages, disadvantages, and future in ME are discussed.

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