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Webinaire #23 AFTherMat - Guillaume DEFFRENNES - 20241023

Application du Machine Learning en Thermodynamique des Matériaux L’analyse de données thermodynamiques par machine learning ouvre le champ à de nombreuses perspectives. De vastes espaces de conception d’alliages peuvent être finement explorés à l’aide de modèles de substitution qui reproduisent les calculs thermodynamiques en un temps réduit de plusieurs ordres de grandeurs. Les algorithmes sont capables d’extraire des tendances d’un large volume de données pour réaliser des prédictions de propriétés thermodynamiques ou d’équilibres entre phases. L’apprentissage actif permet d’explorer les diagrammes de phases en un nombre réduit d’expériences en indiquant où la collecte de nouvelles données est la plus pertinente. Les approches Bayésiennes permettent la quantification des incertitudes associées aux modélisations Calphad. L’objectif de ce webinaire sera de présenter des applications du machine learning à différentes étapes du cycle de vie des données thermodynamiques, de leur acquisition à leur exploitation par la méthode Calphad.