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ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING FOR MATERIALS PANEL AT IMAT 2024
参考中译:IMAT 2024年材料小组的人工智能和机器学习


          

刊名：Advanced Materials & Processes
作者：David Furrer（Materials & Processes Engineering Pratt & Whitney）
Seth Kimble（ASM International）
James E. Saal（Citrine Informatics）
Joshua Stuckner（NASA Glenn Research Center）
S. Mohadeseh Taheri-Mousavi（Departments of Materials Science and Engineering and Mechanical Engineering Carnegie Mellon University (CMU)）
刊号：770B0002
ISSN：0882-7958
出版年：2024
年卷期：2024, vol.182, no.8
页码：30-31
总页数：2
分类号：TG; TB3
语种：eng
文摘：Representatives from industry, government, and academia join a panel discussion on the potential that artificial intelligence and machine learning offer to the materials science and manufacturing communities. A panel session on "Artificial Intelligence and Machine Learning for Materials" was held at the International Materials, Applications & Technologies (IMAT) 2024 conference on October 2 in Cleveland. Moderated by David Furrer, FASM, the event offered an opportunity for attendees to better understand the potential of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) and how to begin incorporating these tools into their own work. The panel provided insights into 1) current applications and benefits of AI/ML in materials and manufacturing, 2) future opportunities in this field, and 3) guidance for individuals and organizations looking to adopt these technologies.
参考中译：来自工业界、政府和学术界的代表参加了一场小组讨论，讨论人工智能和机器学习为材料科学和制造界提供的潜力。10月2日在克利夫兰举行的2024年国际材料、应用与技术（IMAT）会议上举行了一场关于“材料人工智能和机器学习”的小组会议。该活动由FASM的David Furrer主持，为与会者提供了一个更好地了解机器学习（ML）和人工智能（AI）的潜力以及如何开始将这些工具融入到自己的工作中的机会。该小组就以下问题提供了见解：1）人工智能/ML在材料和制造中的当前应用和好处，2）该领域的未来机遇，以及3）为希望采用这些技术的个人和组织提供指导。



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