Тематика применения машинного обучения (ML-machine learning) в материаловедении меня интересует по нескольким причинам. В 2014 году я получил диплом инженера в НИТУ МИСиС по специальности 15.06.01 "Новые материалы и технологии". А сейчас, работая в крупной электротехнической компании в качестве аналитика-датасаентиста, применяю машинное обучение для решения аналитических задач бизнеса. Анализируя информацию о последних достижениях науки о материалах с радостью узнал о применении машинного обучения в современных исследованиях и прогнозировании/разработке новых материалов...

Металлы и сплавы обладают разнообразными свойствами. Используя один метод исследования металлов, невозможно получить информацию о всех свойствах. Для анализа состава сплавов используют несколько методов анализа. Для определения химического состава используются методы количествен­ ного анализа. Если не требуется большой точности, то используют спект­ ральный анализ, проводимый на стилоскопах, которые бывают стационар­ ными и переносными. Спектральный анализ основан на разложении и исследовании спектра...