Aprendizaje automático aplicado a los materiales compuestos

Título original:

Machine Learning Applied to Composite Materials

Contenido del libro:

Este libro introduce el enfoque de los modelos predictivos basados en el aprendizaje automático (Machine Learning, ML) en el diseño de materiales compuestos para conseguir las propiedades requeridas para determinadas aplicaciones.

El ML puede aprender de los datos experimentales existentes obtenidos a partir de un número muy limitado de experimentos y, posteriormente, puede ser entrenado para encontrar soluciones de las complejas relaciones funcionales no lineales y multidimensionales sin ninguna suposición previa sobre su naturaleza. En este caso, los modelos ML pueden aprender de los datos experimentales existentes obtenidos a partir de (1) el diseño del material compuesto basado en diversas propiedades del material de la matriz y de los rellenos/refuerzos (2) el procesamiento del material durante la fabricación (3) las relaciones de propiedades.

La modelización de estas relaciones mediante métodos de ML reduce significativamente el trabajo experimental que implica el diseño de nuevos materiales compuestos y, por tanto, ofrece una nueva vía para el diseño de materiales y propiedades. El libro está dirigido a estudiantes, académicos e investigadores interesados en el campo de la modelización y el diseño de materiales compuestos.