Informatique des matériaux

Aperçu

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.

Programme

• Introduction à l'Informatique des Matériaux
Aperçu de l'informatique des matériaux
Importance de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique en science des matériaux
Objectifs et résultats du cours
• Fondamentaux de l'Apprentissage Automatique
Apprentissage supervisé : Régression et classification
Apprentissage non supervisé : Regroupement et réduction dimensionnelle
Métriques d'évaluation et sélection de modèles
• Science des Données pour les Matériaux
Collecte et prétraitement de données spécifiques aux matériaux
Ingénierie des caractéristiques dans les ensembles de données de matériaux
Gestion des données manquantes et bruitées
• Modélisation et Simulations des Matériaux
Notions de base de la physique des matériaux et de la modélisation computationnelle
Types de simulations de matériaux : Dynamique moléculaire, DFT, etc.
Génération et interprétation des données de simulation
• Applications de l'Apprentissage Automatique en Science des Matériaux
Prédiction des propriétés et découverte de nouveaux matériaux
Optimisation des processus et conception de matériaux
Études de cas et applications dans le monde réel
• Sujets Avancés en Informatique des Matériaux
Approches de l'apprentissage profond en informatique des matériaux
Autoguérison et adaptabilité des matériaux pilotées par l'IA
Intégration de l'informatique des matériaux dans les chaînes industrielles
• Outils et Logiciels en Informatique des Matériaux
Introduction aux langages de programmation populaires (Python, R)
Aperçu des logiciels et outils (MATLAB, TensorFlow, etc.)
Visualisation de données et reporting en informatique des matériaux
• Travail de Projet
Formulation de questions de recherche
Analyse de données et développement de modèles
Présentation et révision par les pairs
• Orientations Futures et Tendances Émergentes
Le rôle de l'IA dans les matériaux durables
Considérations éthiques dans la recherche sur les matériaux pilotée par l'IA
Domaines de recherche et technologies émergents
• Synthèse et Révision du Cours
Récapitulatif des concepts et compétences clés
Discussion sur les parcours professionnels potentiels en informatique des matériaux
Session finale de questions-réponses et collecte de feedback

---

Enseigné par

Prof.Sai Gautam Gopalakrishnan

---

Matières

Data Science