Ускорение фазовых полевых симуляций с помощью машинного обучения: эталонный набор данных и проверка U-Net

“`html

Модели фазового поля и их значение

Модели фазового поля являются важным инструментом для симуляции, соединяющим атомные модели и макроскопические феномены. Они описывают изменение микроструктуры и фазовые превращения.

Практические решения и ценность

Эти модели применяются в таких процессах, как:

Рост зерен
Пропагирование трещин
Рост дендритов
Динамика мембран

Особенно они важны в исследовании материалов для батарей, моделируя процессы литирования и делитирования, движения фазовых границ и стрессовые деградации.

Интеграция ИИ и моделей фазового поля

Объединение машинного обучения (ИИ) и моделирования фазового поля предлагает решение вычислительных проблем. Модели ИИ, обученные на высококачественных данных, могут быстро предсказывать результаты симуляций, что позволяет проводить более эффективные анализы.

Значение доступа к данным

Доступ к большим и проверенным данным важен для максимальной реализации потенциала ИИ. Он обеспечивает надежность предсказаний и способствует систематическому исследованию в области науки о материалах и технологий хранения энергии.

Предоставленный набор данных для ИИ

Исследователи из DTU, Национального института химии Словении и Университета Любляны представили открытый набор данных для тестирования алгоритмов ИИ в симуляциях фазового поля.

Используя модель, основанную на уравнении Кана-Хиллиарда, они создали набор данных, отражающий эволюцию микроструктуры во время литирования.

Валидация и использование набора данных

Набор данных был проверен с помощью модели ИИ на основе U-Net, которая демонстрирует высокую точность в различных условиях. Этот набор и код предоставляют ценный ресурс для разработки и тестирования алгоритмов ИИ.

Заключение и дальнейшие шаги

В заключение, данный набор данных предназначен для тестирования алгоритмов ИИ в моделировании фазового поля и способствует разработке моделей, независимых от размера домена.

Для внедрения ИИ в вашей компании, проанализируйте, как он может изменить вашу работу, определите возможности для автоматизации и ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить.