Ciencia de Materiales para el Diseño Basado en Datos

El descubrimiento tradicional de materiales es a menudo lento y se basa en gran medida en la experimentación de prueba y error. La ciencia de materiales cambia esto al aprovechar la ciencia de datos, el aprendizaje automático y las herramientas computacionales para diseñar, analizar y descubrir materiales a velocidades sin precedentes. Este curso lo guiará a través de los conceptos fundamentales de la ciencia de materiales, mostrándole cómo convertir estructuras de materiales físicas en datos digitales que los algoritmos pueden analizar. Comprenderá cómo construir modelos predictivos, utilizar bases de datos de materiales públicas y aplicar flujos de trabajo modernos basados en datos para acelerar el desarrollo en diferentes escalas estructurales. Lo que aprenderá: - Comprender los principios centrales de la ciencia de materiales y cómo la ciencia de datos se cruza con la química de materiales físicos. - Representar estructuras de materiales digitalmente utilizando descriptores cristalinos y moleculares, huellas dactilares e ingeniería de características. - Aplicar algoritmos de aprendizaje automático para predecir propiedades mecánicas, térmicas y electrónicas a partir de datos de materiales. - Navegar y extraer información valiosa de bases de datos y repositorios de materiales de acceso abierto. - Explorar estrategias de aprendizaje activo y optimización bayesiana para un descubrimiento eficiente de materiales. - Analizar estructuras de materiales jerárquicas que abarcan múltiples escalas de longitud utilizando técnicas de modelado computacional. Comenzará con las definiciones fundamentales de datos y representación de materiales antes de pasar a flujos de trabajo computacionales prácticos. A través de explicaciones escritas claras, fragmentos de código estructurados y ejercicios prácticos, aprenderá a construir modelos predictivos y consultar bases de datos de materiales. Este curso está diseñado para estudiantes, investigadores e ingenieros en ciencia de materiales, química o ciencia de datos que sean nuevos en la informática. No se requiere experiencia previa en aprendizaje automático, aunque una comprensión básica de los conceptos de ciencia de materiales es útil. Comience su viaje hacia el futuro del descubrimiento de materiales hoy mismo.