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L'apprentissage automatique a émergé comme un domaine scientifique répondant aux besoins multidisciplinaires modernes dans le secteur des sciences des matériaux et de la fabrication. La taxonomie et la cartographie des propriétés des nanomatériaux basées sur l'analyse de données vont garantir une fabrication sûre et écologique avec une sensibilisation accrue à la gestion efficace des ressources. L'utilisation d'outils de modélisation prédictive renforcés par l'intelligence artificielle (IA) a proposé de nouvelles voies pour la découverte et l'optimisation des matériaux, tout en stimulant en outre la conception de pointe et axée sur les données d'un profil comportemental sur mesure des nanomatériaux pour répondre aux besoins particuliers des environnements d'application. Les connaissances antérieures en physique et en représentation mathématique des comportements des matériaux, ainsi que l'utilisation des données de test déjà générées, ont reçu une attention particulière de la part des scientifiques. Cependant, l'exploration des informations disponibles n'est pas toujours gérable, et l'intelligence machine peut efficacement (ressources informatiques, temps) relever ce défi grâce à des capacités d'exploration multidimensionnelle à haut débit. De plus, la modélisation des interactions biochimiques avec l'environnement et les organismes vivants a montré qu'elle connecte la structure chimique avec des effets aigus ou tolérables lors de l'exposition. Ainsi, dans cette revue, un résumé des développements computationnels récents est fourni dans le but de couvrir les recherches d'excellence et de présenter les défis vers une prise de décision impartiale, décentralisée et axée sur les données, en relation avec l'impact accru dans le domaine de la fabrication avancée de nanomatériaux et de nanoinformatique, et d'indiquer les étapes nécessaires pour réaliser des nanomatériaux rapides, sûrs et circulaires par conception.
Konstantopoulos et al. (Mon,) ont étudié cette question.