AI FOR ADVANCED MANUFACTURING AND INDUSTRIAL APPLICATIONS
Notice bibliographique
Résumé
The 21st century has ushered in an era of unprecedented technological transformation, with Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) redefining how industries operate, innovate, and compete. The fusion of intelligent systems with traditional manufacturing processes is no longer a theoretical vision—it is a rapidly unfolding reality driving the next industrial revolution. This book, AI for Advanced Manufacturing and Industrial Applications, is a comprehensive guide designed to illuminate the multifaceted role of AI and ML in modern industrial ecosystems. Our aim is to bridge the knowledge gap between AI technologies and their practical implementation in manufacturing, materials science, and smart systems. Through a carefully structured narrative, this book spans fundamental AI concepts, machine learning techniques, computational tools, real-world case studies, and cutting-edge applications in smart manufacturing and materials design. Each chapter has been meticulously curated to offer a balance between theory, technical depth, and applied insight. Starting with foundational concepts in AI and types of learning, the text explores advanced methodologies, including neural networks, evolutionary algorithms, and swarm intelligence. Readers are then introduced to platforms and programming tools vital for AI development, ranging from MATLAB to Python-based frameworks like TensorFlow and PyTorch. Special attention is given to the transformation of materials science through AI, particularly in the realm of high-entropy alloys and carbon allotropes, showcasing how machine learning is revolutionizing material discovery and performance prediction. The book further delves into the operational realities of Industry 4.0—highlighting smart manufacturing, digital twins, intelligent machining, and the use of AI in monitoring and optimizing production systems. Detailed case studies on industrial furnaces and bearing fault detection provide concrete examples of how AI-driven analytics lead to measurable improvements in efficiency, quality, and reliability. This work is intended for researchers, engineers, data scientists, and students aiming to harness the potential of AI in industrial contexts. It is also a valuable resource for decision-makers seeking to understand the technological landscape shaping the future of manufacturing. In an age where data is the new raw material and intelligence the new energy, this book serves as a blueprint for leveraging AI to create smarter, more adaptive, and more sustainable industrial systems. We hope it inspires and equips readers to become active contributors in the AI-driven transformation of industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».