데이터 기반 설계를 위한 재료 정보학

기존의 재료 발견은 종종 느리고 시행착오 실험에 크게 의존합니다. 재료 정보학은 데이터 과학, 머신러닝, 계산 도구를 활용하여 전례 없는 속도로 재료를 설계, 분석 및 발견함으로써 이를 변화시킵니다. 이 과정은 재료 정보학의 기본 개념을 안내하며, 물리적 재료 구조를 알고리리즘이 분석할 수 있는 디지털 데이터로 변환하는 방법을 보여줍니다. 예측 모델을 구축하고, 공개 재료 데이터베이스를 활용하며, 다양한 구조적 규모에 걸쳐 개발을 가속화하기 위해 최신 데이터 기반 워크플로우를 적용하는 방법을 이해하게 될 것입니다. 학습 내용: - 재료 정보학의 핵심 원리와 데이터 과학이 물리적 재료 화학과 어떻게 교차하는지 이해합니다. - 결정 및 분자 설명자, 핑거프린트 및 특성 공학을 사용하여 재료 구조를 디지털 방식으로 표현합니다. - 재료 데이터에서 기계적, 열적, 전자적 특성을 예측하기 위해 머신러닝 알고리즘을 적용합니다. - 공개 액세스 재료 데이터베이스 및 리포지토리에서 귀중한 정보를 탐색하고 추출합니다. - 효율적인 재료 발견을 위한 능동 학습 및 베이지안 최적화 전략을 탐색합니다. - 계산 모델링 기술을 사용하여 여러 길이 규모에 걸친 계층적 재료 구조를 분석합니다. 실용적인 계산 워크플로우로 이동하기 전에 재료 데이터 및 표현의 기본 정의부터 시작합니다. 명확한 서면 설명, 구조화된 코드 스니펫 및 실용적인 연습을 통해 예측 모델을 구축하고 재료 데이터베이스를 쿼리하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정은 정보학에 처음 접하는 재료 과학, 화학 또는 데이터 과학 분야의 학생, 연구원 및 엔지니어를 위해 설계되었습니다. 머신러닝에 대한 사전 경험은 필요하지 않지만, 재료 과학 개념에 대한 기본적인 이해는 도움이 됩니다. 오늘날 재료 발견의 미래로의 여정을 시작하세요.