Machine learning‐based model for predicting the material properties of nanostructured aerogels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Data‐driven modeling in material science rose to prominence in the last decade, and various supervised and unsupervised machine learning techniques have been employed for material development and deriving insights for decision‐making purposes. In this context, machine learning can have prominent importance in the field of nanostructured aerogels for accelerated materials design and material properties prediction. Current attempts rely only on experimental approach, which have inherent shortcomings, including inefficiency due to the prolonged synthesis process, and necessity of analyzing microstructure and properties. In order to address the challenges associated with the traditional experimental approach, in this study, an artificial neural network (ANN) is employed to predict the material properties of nanostructured aerogels. Polyimide (PI) organic aerogels are selected for this purpose. Through understanding the contributing material and processing factors in PI aerogel synthesis, a dataset is prepared. Data preprocessing is performed, and through hyperparameter tuning, ANN is constructed and trained for a given dataset. Various material properties are predicted, including compressive modulus, density, and porosity. Results show that ANN is trained with high accuracy, which demonstrates the versatility and accuracy of model in materials properties prediction. This study can therefore pave the way for establishing a platform for data‐driven materials innovation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».