Aprendizado de máquina em ciência dos materiais

Resumo Métodos tradicionais de descoberta de novos materiais, como o método empírico de tentativa e erro e o método baseado na teoria do funcional da densidade (DFT), não conseguem acompanhar o desenvolvimento da ciência dos materiais hoje em dia devido aos seus longos ciclos de desenvolvimento, baixa eficiência e altos custos. Assim, devido ao seu baixo custo computacional e curto ciclo de desenvolvimento, o aprendizado de máquina é combinado com poderosos processamentos de dados e alta performance preditiva, sendo amplamente utilizado na detecção de materiais, análise de materiais e design de materiais. Neste artigo, discutimos os procedimentos operacionais básicos na análise de propriedades de materiais via aprendizado de máquina, resumimos aplicações recentes de algoritmos de aprendizado de máquina em vários campos maduros da ciência dos materiais e discutimos as melhorias necessárias para uma aplicação abrangente.