AI 용어집
인공지능 완전 사전
AI Interatomic Potential
Machine learning model that reproduces the potential energy of an atomic system as a function of atomic positions, replacing expensive quantum mechanical calculations.
AI-Accelerated Molecular Simulation
Technique using AI models to replace quantum mechanical calculations in molecular dynamics simulations, drastically reducing computation times.
AI-Predicted Phase Diagram
Representation of stable phases of a material as a function of thermodynamic variables, generated by machine learning models trained on experimental or theoretical data.
Learning-Based Constitutive Equations
Mathematical relationships linking stresses and strains in a material, automatically discovered by learning algorithms from simulation or experimental data.
AI-Augmented Finite Element Method
Hybrid approach combining traditional finite element method with AI models to improve accuracy and reduce computational costs of mechanical simulations.
Predicted Mechanical Properties
Characteristics such as yield strength, hardness, or toughness of a material, estimated by AI models based on composition and microscopic structure.
AI-Based Heat Transfer
Prediction of thermal conduction properties of materials using neural networks trained on atomic data to capture heat transport mechanisms.
Predicted Electrical Conductivity
Estimation of a material's ability to conduct electric current, calculated by AI models analyzing the electronic and crystalline structure of the material.
Discovery de Matériaux par IA
Processus d'identification de nouveaux matériaux aux propriétés désirées utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique pour explorer efficacement l'espace de composition.
Modélisation Multi-échelle par IA
Approche intégrant des descriptions aux différentes échelles (atomique, mésoscopique, macroscopique) grâce à des modèles d'IA assurant la cohérence entre niveaux.
Surface d'Énergie Potentielle Apprentissage
Représentation paramétrique de l'énergie d'un système moléculaire apprise par réseaux de neurones, permettant des calculs rapides et précis de trajectoires réactionnelles.
Descente de Gradient Moléculaire
Technique d'optimisation utilisant les gradients d'énergie calculés par IA pour trouver les configurations atomiques stables ou minimiser l'énergie système.
Élasticité Calculée par IA
Détermination du tenseur d'élasticité d'un matériau par des modèles d'IA prédisant la réponse mécanique à partir de la structure cristalline et de la composition chimique.
Simulation de Défauts Cristallins par IA
Modélisation du comportement des dislocations, lacunes et autres défauts dans les cristaux utilisant des potentiels interatomiques appris par IA pour une description réaliste.
Thermodynamique par Machine Learning
Application de l'apprentissage automatique pour prédire les propriétés thermodynamiques des matériaux et construire des modèles d'état basés sur données.
Propriétés Optiques Prédites
Caractéristiques comme l'indice de réfraction ou l'absorption lumineuse d'un matériau, estimées par des modèles d'IA analysant la structure électronique.
Modélisation de Composites par IA
Prédiction des propriétés effectives des matériaux composites en utilisant des réseaux de neurones pour capturer les interactions complexes entre phases.
Mécanique de la Rupture Assistée par IA
Analyse et prédiction de la propagation des fissures dans les matériaux grâce à des modèles d'IA simulant les processus d'endommagement à différentes échelles.
Transition de Phase Prédite par IA
Identification des conditions de température et pression provoquant les changements de phase d'un matériau, déterminée par des modèles d'apprentissage automatique.