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Neue Materialien vorhersagen: Maschinelles Lernen als Werkzeug
Ist Teil von
Nachrichten aus der Chemie, 2020-02, Vol.68 (2), p.49-52
Erscheinungsjahr
2020
Link zum Volltext
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen/Notizen
Der Großteil der heute genutzten Materialien wurde mit chemischem Verständnis oder durch Zufall gefunden. Diese Prozesse sind nicht nur zeitintensiv, sie erfordern zudem oft Jahre an Verbesserungsarbeit. Dabei ist der Bedarf an Materialien für spezielle Anwendungen vielleicht so groß wie noch nie. Mögliche Alternativen zum Standardvorgehen sind Data‐Mining und maschinelles Lernen.