Informática de materiales

Resumen

ABOUT THE COURSE:

With the increasing focus on machine learning and artificial intelligence by industries that operate in the materials domain, and the enhanced digitalization efforts being taken up by several industries, this course will equip students with the necessary machine learning skills that can be applied within the materials domain. The course will not only cover the data science aspects, but also the physics behind materials modelling and computations that generate the datasets used.INTENDED AUDIENCE:

Post graduate and advanced undergraduate students of Metallurgy, Materials Science and Engineering, and Ceramic Engineering disciplinesPREREQUISITES:

Students of any metallurgy, materials or related disciplines are welcome.

Programa

• Introducción a la Informática de Materiales
Visión general de la informática de materiales
Importancia de la IA y el aprendizaje automático en la ciencia de materiales
Objetivos y resultados del curso
• Fundamentos del Aprendizaje Automático
Aprendizaje supervisado: Regresión y clasificación
Aprendizaje no supervisado: Agrupamiento y reducción de dimensionalidad
Métricas de evaluación y selección de modelos
• Ciencia de Datos para Materiales
Recolección y preprocesamiento de datos específicos de materiales
Ingeniería de características en conjuntos de datos de materiales
Manejo de datos faltantes y ruidosos
• Modelado y Simulaciones de Materiales
Conceptos básicos de física de materiales y modelado computacional
Tipos de simulaciones de materiales: Dinámica molecular, DFT, etc.
Generación e interpretación de datos de simulación
• Aplicaciones del Aprendizaje Automático en la Ciencia de Materiales
Predicción de propiedades y descubrimiento de materiales
Optimización de procesos y diseño de materiales
Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
• Temas Avanzados en Informática de Materiales
Enfoques de aprendizaje profundo en informática de materiales
Auto-sanación y adaptabilidad de materiales impulsadas por IA
Integración de la informática de materiales en las líneas de producción industriales
• Herramientas y Software en Informática de Materiales
Introducción a lenguajes de programación populares (Python, R)
Visión general de software y herramientas (MATLAB, TensorFlow, etc.)
Visualización y reporte de datos en informática de materiales
• Trabajo de Proyecto
Formulación de preguntas de investigación
Análisis de datos y desarrollo de modelos
Presentación y revisión por pares
• Direcciones Futuras y Tendencias Emergentes
El papel de la IA en materiales sostenibles
Consideraciones éticas en la investigación de materiales impulsada por IA
Áreas de investigación emergentes y tecnologías
• Resumen y Revisión del Curso
Recapitulación de conceptos y habilidades clave
Discusión de posibles trayectorias profesionales en informática de materiales
Sesión final de preguntas y respuestas y recopilación de comentarios

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Impartido por

Prof.Sai Gautam Gopalakrishnan

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Materias

Data Science