Loading screen logo with motto

Pauza na kávu a novinky v IT: Informace z tisíců věděckých prací v jedné tabulce díky AI

NIMS (National Institute for Materials Science) a Technologický institut Toyota v Chicagu vyvinuli společně systém Computer-Aided Material Design, který umožňuje získávat informace týkající se výrobních procesů a materiálových struktur a vlastností – faktorů důležitých pro návrh materiálu – a organizovat a vizualizovat vztah mezi nimi. Použití tohoto systému umožňuje shrnout informace z tisíců vědeckých a technických článků do jediného grafu, racionalizovat a urychlit návrh materiálu.

Kvalita materiálu je určena jeho vlastnostmi. Vzhledem k tomu, že vlastnosti materiálu jsou výrazně ovlivněny jeho strukturou a výrobním procesem, je nezbytné pro racionalizaci a urychlení vývoje materiálů s požadovanými kvalitami pochopení vztahů mezi faktory ovlivňujícími vlastnosti materiálu, mezi souvisejícími strukturami materiálu a výrobními procesy. Materiálová informatika – informační vědecký přístup k výzkumu materiálů – umožňuje, aby vztahy mezi těmito faktory byly získávány z velkého množství dat pomocí hlubokého učení. Nicméně vzhledem k tomu, že shromažďování velkého množství dat o materiálech pomocí experimentů a konstrukčních databází je náročné na práci, bylo obtížné použít materiálovou informatiku k integraci vztahů mezi procesem výroby, strukturou, vlastností a kvalitou do návrhu materiálu.

Tato výzkumná skupina vyvinula systém, který dokáže extrahovat a identifikovat vztahy mezi faktory souvisejícími s výrobními procesy, strukturami a vlastnostmi, které jsou důležité pro výrobu materiálu. Toho je dosaženo tak, že instruují počítače, aby četly text vědeckých článků – raději než číselné údaje o materiálech – pomocí zpracování přirozeného jazyka a každotýdenní kontroly hlubokého učení. Konstruktéři zpočátku vyberou několik vlastností materiálu relevantních pro požadované kvality materiálu. Na základě těchto výběrů pak počítač získává odpovídající informace, určuje typ a sílu vztahů mezi strukturami materiálu, které jsou relevantními pro požadované vlastnosti, a určuje faktory související s výrobními procesy kontroly struktury a vytváří graf pro vizualizaci těchto vztahů. Například pokud konstruktér oceli jako klíčové vlastnosti materiálu zvolí pevnost a kujnost, počítač vytvoří graf znázorňující vztah mezi strukturními a výrobními faktory relevantními pro složení mikrostruktury, o kterých je známo, že ovlivňují tyto dvě klíčové vlastnosti.

V tomto průkopnickém úsilí bylo aktivně integrováno zpracování přirozeného jazyka a hluboké učení do oblasti výroby materiálů. Za účelem podpory souvisejícího výzkumu byl zveřejněn zdrojový kód umělé inteligence vyvinutý v této studii pro bezplatné použití jinými uživateli.

Zdroj:

National Institute for Materials Science, Japan. "AI capable of outlining in a single chart information from thousands of scientific papers." ScienceDaily. ScienceDaily, 12 listopadu 2018. Viděno 29.11.2018. Dostupné z: www.sciencedaily.com/releases/2018/11/181112095948.htm.