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Machine Learning in 2D Materials Science (eBook)

Parvathi Chundi, Venkataramana Gadhamshetty, Bharat K. Jasthi, Carol Lushbough (Herausgeber)

eBook Download: EPUB

2023
248 Seiten
CRC Press (Verlag)
978-1-000-98744-7 (ISBN)

Data science and machine learning (ML) methods are increasingly being used to transform the way research is being conducted in materials science to enable new discoveries and design new materials. For any materials science researcher or student, it may be daunting to figure out if ML techniques are useful for them or, if so, which ones are applicable in their individual contexts, and how to study the effectiveness of these methods systematically.KEY FEATURES Provides broad coverage of data science and ML fundamentals to materials science researchers so that they can confidently leverage these techniques in their research projects Offers introductory material in topics such as ML, data integration, and 2D materials Provides in-depth coverage of current ML methods for validating 2D materials using both experimental and simulation data, researching and discovering new 2D materials, and enhancing ML methods with physical properties of materials Discusses customized ML methods for 2D materials data and applications and high-throughput data acquisition Describes several case studies illustrating how ML approaches are currently leading innovations in the discovery, development, manufacturing, and deployment of 2D materials needed for strengthening industrial products Gives future trends in ML for 2D materials, explainable AI, and dealing with extremely large and small, diverse datasets Aimed at materials science researchers, this book allows readers to quickly, yet thoroughly, learn the ML and AI concepts needed to ascertain the applicability of ML methods in their research.

Erscheint lt. Verlag	13.11.2023
Sprache	englisch
Themenwelt	Informatik ► Theorie / Studium ► Algorithmen
	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Naturwissenschaften ► Biologie
	Naturwissenschaften ► Chemie ► Physikalische Chemie
	Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik
	Technik ► Maschinenbau
	Technik ► Umwelttechnik / Biotechnologie
ISBN-10	1-000-98744-2 / 1000987442
ISBN-13	978-1-000-98744-7 / 9781000987447

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