Ontologies, apprentissage profond sur graphes et IA en science des matériaux

Aperçu

Explorez les ontologies, l'apprentissage profond par graphes, et l'IA dans la science des matériaux, en vous concentrant sur la fabrication avancée et la science des synchrotrons. Découvrez des approches innovantes pour l'analyse multimodale et la prise de décision.

Programme

• Introduction aux ontologies en science des matériaux
Définitions et applications des ontologies
Rôle dans l'organisation et la classification des données
Construction et utilisation des ontologies en science des matériaux
• Fondamentaux de la théorie des graphes
Concepts de nœuds, arêtes et structures de données basées sur les graphes
Algorithmes clés et leurs applications dans les données matérielles
• Techniques d'apprentissage profond sur les graphes
Introduction aux réseaux de neurones sur graphes (GNN)
Variantes des GNN : GCN, GAT, GraphSAGE
Apprentissage supervisé et non supervisé avec des graphes
• Applications de l'IA en science des matériaux
Découverte de nouveaux matériaux pilotée par l'IA
Approches multimodales de l'IA pour la recherche basée sur synchrotron
Études de cas dans la fabrication avancée
• Analyse multimodale en science des matériaux
Intégration de multiples sources de données (par exemple, texte, images, spectres)
Techniques pour la fusion de données et l'alignement de représentation
Prise de décision basée sur l'IA dans des systèmes complexes
• Science du synchrotron et IA
Aperçu des installations synchrotron et leur rôle dans l'analyse des matériaux
Méthodes d'IA pour l'interprétation des données synchrotron
Amélioration de la résolution et de la précision avec des techniques d'IA
• Fabrication avancée et IA
Systèmes de fabrication intelligents et maintenance prévisionnelle
Utilisation de l'IA dans l'optimisation des processus et le contrôle de qualité
Jumeaux numériques et conception pilotée par simulation avec IA
• Mise en œuvre pratique et outils
Logiciels et outils pour le développement d'ontologies
Cadres d'apprentissage profond sur graphes (par exemple, PyTorch Geometric, DGL)
Études de cas et travaux de projet
• Implications éthiques et sociétales
Impact de l'IA et de l'automatisation sur l'industrie des matériaux
Considérations éthiques et durabilité dans les applications de l'IA
• Directions futures et innovations
Tendances émergentes dans l'IA et la science des matériaux
Domaines de recherche potentiels et applications
• Projet final et évaluation
Conception, développement et présentation d'une application d'IA pertinente en science des matériaux
Évaluation basée sur l'innovation, la mise en œuvre technique et l'impact pratique

Sujets

Science des données