การ ศึกษา วิจัย ที่ ทํา ให้ มี ความ สุข อย่าง หนึ่ง คือ การ ใช้ เทคนิค การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร (เอ็ม แอล) เพื่อ ทํานาย คุณสมบัติ ที่ เกี่ยว ข้อง กับ ขอบ เขต ข้าว ซึ่ง สําคัญ ใน การ กําหนด ประสิทธิภาพ ของ วัสดุ ที่ ซับ ซ้อน และ เป็น พลัง งาน ของ วัสดุ.

การ เข้าใจ ความ หมาย ของ ความ หมาย ของ ความ หมาย ใน ไวยากรณ์ ใน คํา ศัพท์ สัมพันธมิตร

ขอบเขตของเกรน คือส่วนเชื่อมต่อที่คริสตัลของทิศทางที่แตกต่างกัน บรรจบกันภายในโลหะหรืออัลลอย

บทบาท ของ การ เรียน รู้ เครื่อง กล ใน การ ทํานาย ล่วง หน้า

การเรียนรู้ของเครื่อง นําเสนอวิธีการขับเคลื่อนข้อมูล เพื่อจําลองความสัมพันธ์ระหว่างโครงสร้างอะตอมกับโครงสร้างของเมล็ด

โครงสร้างของข้อมูลและเครื่องมือจัดการคุณสมบัติ

แบบจําลอง ML ที่มีประสิทธิภาพ ต้องการข้อมูลที่กว้างขวาง รวมถึงค่าปรับแต่งอะตอม องค์ประกอบองค์ประกอบธาตุ และคุณสมบัติในขอบเขตที่วัดได้

เครื่องมือเรียนรู้

  • สุ่มพื้นที่
  • สนับสนุนเครื่องของ Akregator
  • เครือข่ายของ Nonoral
  • ไล่ระดับสี

เทคนิค เหล่า นี้ สามารถ รับ รู้ ความ สัมพันธ์ ที่ ซับ ซ้อน ไม่ ใช่ แบบ เชิงเส้น และ ปรับ ปรุง ความ ถูก ต้อง ของ การ ทํานาย.

ผล ประโยชน์ และ ข้อ ท้าทาย

การใช้เอ็มแอล ทํานายคุณสมบัติขอบเขตของพืชเร่งการออกแบบวัสดุ โดยการลดความพึ่งพาในการทดลองที่ใช้เวลา

การ วิจัย ที่ ยัง ไม่ ได้ ทํา ไป นั้น มุ่ง หมาย จะ จัด การ กับ ประเด็น เหล่า นี้ และ ทํา ให้ การ ทํานาย ของ เอ็ม แอล เป็น ไป ได้ มาก ขึ้น.

ทิศทางในอนาคต

งาน ที่ ทํา ใน อนาคต เกี่ยว ข้อง กับ การ รวม ตัว ของ ML เข้า กับ การ จําลอง หลาย หลาก ขนาด และ การ วน เวียน ของ การ ตอบ รับ ใน การ ทดลอง.