مشین سیکھنے کے عمل کو اعلیٰ درجے کی پولیمرز کی ایجاد کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔

حالیہ برسوں میں، اعلیٰ درجے کے پولیمر صنعتوں میں غیر ضروری حیثیت رکھتے ہیں، انتہائی ضرورت مند مواد مثلاً Aerocep, Automot, Electians, Elective, and Energy. ان پولیمرز کو غیر معمولی ذہانت، کیمیائی استحکام، کیمیائی مزاحمت اور کیمیائی مزاحمت کے ساتھ پیش کرتے ہیں. تاہم، روایتی طور پر نئے پولیمرز کو بتدریج اور ان کے لیے استعمال کرنے کے لیے بہت آسان طریقے ہیں،

ہائی رائز سے چلنے والی پولیمر ڈیزائن کی کمپلیکس

ہائی رائز سے چلنے والی پولیمرز بلند درجۂ حرارت ، غیر متصل ماحول یا میکانیکی دباؤ کے تحت راستی کو برقرار رکھنے کے لیے الٹتے ہیں مثالوں میں پولیمیدائڈس ( یعنی kapon)، پولی‌مُہرن (polyeter ether Kytorone) اور آبی کیمیائی مرکبات (polys) کے درمیان رشتوں پر منحصر ہے ۔

مشین سیکھنا کیسے سیکھتا ہے

مشین سیکھنے کے تکنیکیں زیادہ تر بڑے ڈیٹا سیٹوں میں شناخت کرنے اور ان نمونوں پر مبنی پیش کرنے پر ترجیح دی جا سکتی ہیں. پولیمر سائنس میں ایم ایل ماڈلز کو ڈیٹا بیس پر تربیت دی جا سکتی ہے کہ ان کی پیمائش کے ساتھ ہزاروں پولیمر ترکیبوں ( یعنی، انکل، مشین، الیکٹرک) کی تربیت دی جا سکتی ہے۔ جب یہ ماڈلز تیزی سے تربیت پا سکتے ہیں تو اس میں موجود معلومات کو ہفتوں میں فراہم کرنے کی بجائے اسپر ہٹ کرنے والے طالبان کی کوششوں پر مرکوز کرنے کی کوششوں کو ممکن بناتی ہیں۔

ذمہ‌داریوں کی بابت تعلیم حاصل کرنا

سب سے عام اطلاق تب ہوتا ہے جب ماڈل نقشے کو نقش کرنا سیکھتا ہے (مثلاً، مولیکیولکار مریخ، مینوفیکچرز، انتظامیہ پیرامیٹرز)۔ مثال کے طور پر، ایک ناگزیر جنگل یا گريدان (gricle) کے نمونے کو صرف 500–1000 تک کے ذریعہ حاصل ہونے والے سبز خطے کے ذریعے تغذیہ بنا سکتے ہیں۔

مؤثر طریقے سے کام کرنے والے ساتھی کی بنیادی کوششیں

• Data Collection: لٹریچر، ڈیٹابیس سے ہائی پاسیشن ڈیٹا سیٹ (مثلاً، پولیمر پرایڈیڈیٹر، ڈیسائیٹ)، یا تجرباتی سیریز۔
• Feture generation: Calculating serviptors for volymer settlement. اوپن-struction آلات جیسے RDKit یا Mordered ہزار خصوصیات پیدا کرسکتے ہیں۔
• Edminal Election and Training: Evaluing Alphabets مثلاً XGBost، یا neral nets. کراس-مسائزڈشن عام کو یقینی بناتی ہے۔
• [Evaluation]: میٹرکس جیسا کہ آر2، مطلبی طور پر غلطی (MAE) اور جڑے ہوئے-مئی-شترال بھٹ (RMSE) کا تجزیہ۔
• پریڈیشن اینڈ اسکریننگ : تربیت یافتہ ماڈل کو استعمال کرتے ہوئے تربیت یافتہ ایک ایسی لائبریری سے ہزاروں وریال طالبان کا سکور حاصل کرنا۔

نوویل پولیمر ڈیزائن کے لیے جینیری ماڈلز

جب کہ انساب ماڈلز کی پیشگوئی کرتا ہے، اس سے متعلقہ خصوصیات (جیسے، مختلف، خودکار خودکار خودکار کوڈرز، انسائو structions) مکمل طور پر نئے پولیمر یا url spass بنا سکتے ہیں۔

Multiticity Optimization

حقیقی دنیا کے اطلاقات اکثر کئی بار ایک پولیمر کی ضرورت ہوتی ہے، کبھی کبھی مختلف، معیاریات— مثلاً بلند قد اور بلند ترین نقصان یا بلند ترین اور بلند ترین استحکام۔ Baynesian space اور structions اس تجارتی فضاء کو عملی طور پر حل کر سکتے ہیں (اس کے لیے دیکھیے) اور (اس کے لیے) پی پی ایل اے کے شعبے پر حل کرنے کے لیے دیکھیے: [1]

پولیمر ریسرچ میں مشین سیکھنے کے عادی

• : سالوں کی بجائے لاکھوں ویژیول طالبان کی اسکریننگ۔
• کوسٹ ری ایکٹر: منیجنگ مہنگا اور جعلی sensics.
• [Expanded chemical Space[1]: Researching Monomers اور tpologies کو روایتی لٹریچر میں نہیں ملا۔
• ] عطاٹا-مریخی انفنٹری : ملی ماڈلز ظاہر کر سکتے ہیں کہ جس چیز میں مقناطیسی اثر سب سے زیادہ ہوتا ہے وہ زیادہ اثر انگیز ہوتی ہے، بنیادی سمجھ کی رہنمائی کرتی ہے۔
• [integration with Automation: Pairing ML جس میں اعلیٰ الاوقاتی تفاعل (مثلاً، Edmputes) کی مدد سے ایک خود کشی کی مشین بنائی جاتی ہے جس میں برقی دریافت کے لیے ایک خود کارانہ کشش پیدا ہوتی ہے۔

مشکلات اور مشکلات

اس کے وعدہ کے باوجود، ML کو پولیمر ڈیزائن کے کئی تنازعات میں استعمال کرنا۔ Data acquity[1] [1] بالائی مقداری قیمت، متوازن ملکیت کے لیے معلوماتی ذرائع سے لی گئی ہیں.

کیس اسٹڈیز اور حقیقی-ورلڈ اطلاقیات ہیں۔

Arospace-Grade Polymides

یونیورسٹی آف کیلیفورنیا کی ایک ٹیم نے گاسسائی عملے کو استعمال کیا جس میں ہائی ٹیکرمنٹ استحکام اور کم کمیت کے لیے گیس استعمال کیا گیا

Capacitators کے لیے Declctric Polimers

آئی بی ایم ریسرچ نے ایک منفرد آٹونکوڈر کو ایک سرمایہ دار کے ساتھ ملا کر ایک ایسا آلہ استعمال کیا جس میں اعلی توانائی-اینے کی صلاحیت کے لیے نئے پولیمر ڈائیوسٹی کی نقشہ سازی کی گئی.

شاپنگ-میوری پولمیر-

مشین سیکھنے نے حیاتیاتی آلات کے لیے تشکیل-مپس (ایس ایم پی) کی دریافت بھی تیز کر دی ہے. پولی ٹیکنک ترکیبوں کی تربیت اور ان کی شکل میں بہتری کے درجہ حرارت پر ایک غیر متوقع جنگلی ماڈل نے واضح کیا کہ نئے ایم پی پی کی تصدیق کی ہے جس میں سے تمام نے اضافہ حرارت کے ساتھ اضافہ کیا ہے

مستقبل کی ہدایات

کئی ترقیاتی وعدے مزید ایم ایل ایل کو پولیمر ڈیزائن میں شامل کرنے کے لئے. Deep سیکھنے کے ساتھ ساتھ (جیسے، ایٹمی مرکزوں کی طرف سے) میکانیکی مطالعہ کر سکتے ہیں [حوالہ درکار] [جب تک،

جب پولیمر ڈیٹا کی مقدار بڑھتی ہے اور الجبراً پختگی سے مشین سیکھنے سے ہر پولیمر سائنس دانوں کے ریپرٹ میں معیاری ذریعہ بن جاتا ہے تو یہ تجرباتی کام کو بدل نہیں سکتا بلکہ اس سے زیادہ مؤثر اور اس میں موجود مواد کو بہتر بنانے کے قابل بناتی ہے جو اگلی نسل کی ٹیکنالوجی کی ضرورتوں سے بھرپور ہوتا ہے ۔