İnsan uzmanlığı makinelerin işini iyileştirdiğinde

Makine öğrenimi algoritmaları bazen, en azından malzeme bilimi alanında, insan uzmanlığının biraz yardımıyla harika bir iş çıkarabilir.

Bilim, mühendislik ve tıbbın birçok özel alanında araştırmacılar, insanların anlayamayacağı kadar büyüyen veri kümelerini analiz etmek için makine öğrenimi algoritmalarına yöneliyor. Malzeme biliminde, bu çabayla elde edilen başarı, geliştirmenin artık genellikle eski moda deneme yanılma yöntemine bağlı olduğu yeni nesil gelişmiş fonksiyonel malzemelerin tasarımını hızlandırabilir.

Bununla birlikte, diğer araştırma alanlarından ödünç alınan veri analitiği teknikleri, malzeme bilimcilerinin ve mühendislerinin pek çok değişkenden hangisini ayarlayacaklarını seçmelerine yardımcı olmak için gereken içgörüleri sağlamada genellikle başarısız olur ve teknikler, sürece yeni bir kimyasal bileşik.

Dergide yayınlanan bir makalede NPJ Hesaplamalı MalzemelerAraştırmacılar, boyutsal istifleme olarak bilinen ve insan deneyiminin makine zekası çağında hâlâ oynayacak bir role sahip olduğunu gösteren bir tekniği açıklıyor. Analiz edilecek veriler, hangi faktörlerin önemli ve ilişkili olabileceğine dair insan bilgisine dayalı olarak akıllıca organize edildiğinde, makineler bir zorluğu çözmede avantaj elde eder.

Gazetenin ilgili yazarı ve ABD’de bir bilim insanı olan Nazanin Bassiri-Gharb, “Makineniz veri dizilerini kabul ettiğinde, bu dizileri nasıl bir araya getirdiğiniz gerçekten önemli” dedi. Gürcistan Teknoloji Enstitüsü. “Algoritmaya gitmeden önce verilerin düzenlenmesinin bir fark yarattığına dikkat etmeliyiz. Bilgileri doğru bir şekilde girmezseniz, fizik ve kimyanın gerçekliğiyle zorunlu olarak ilişkili olmayan bir sonuç elde edersiniz. malzemeleri yöneten.”

Araştırma, NSF’ler tarafından finanse edilmektedir. Malzeme Araştırma Bölümü.