Li, X.; Shang, C.; Ma, X.; Gault, B.; Subramanian, S.; Sun, J.; Misra, R. D. K.: Elemental distribution in the martensite–austenite constituent in intercritically reheated coarse-grained heat-affected zone of a high-strength pipeline steel. Scripta Materialia 139, S. 67 - 70 (2017)
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