Bambach, M.; Heppner, S.; Steinmetz, D.; Roters, F.: Assessing and ensuring parameter identifiability for a physically-based strain hardening model for twinning-induced plasticity. Mechanics of Materials 84, S. 127 - 139 (2015)
Wissenschaftler des Max-Planck-Instituts für Eisenforschung entwickeln ein neues maschinelles Lernmodell für korrosionsresistente Legierungen. Und veröffentlichen ihre Ergebnisse in der Fachzeitschrift Science Advances
Düsseldorfer Max-Planck-Wissenschaftler diskutieren den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Materialwissenschaft und veröffentlichen Review-Artikel in der Fachzeitschrift Nature Computational Science