Мой первый ML проект в сфере материаловедения. В предыдущей статье анализировал перспективы применения ML инструментов в данном направлении. Скажу сразу, что сходу въезжать в специфику науки о материалах достаточно непросто. Несмотря на применение классических ML инструментов, в данном проекте присутствует специфическая терминология. Но если поставить перед собой цель, во всём со временем можно разобраться. И в химии, и в сопромате, и даже, не побоюсь этого слова, в квантовой механике. Дорогу осилит идущий! Поехали) Прогнозирование одной из характеристик - это одна из самых простых задач...

Студент НИТУ МИСИС описал метод, который позволит материаловедам сэкономить время при расшифровке рентгенограмм. Он предложил использовать машинное обучение для прогнозирования фаз кристаллической структуры переходных металлов и их оксидов на основе данных рентгеновской дифракции. Статья вошла в сборник ML4Materials конференции International Conference on Learning Representations (ICLR), которая считается самой престижной в мире в сфере ИИ согласно среднему индексу цитирования Google. Один из основных...