Freysoldt, C.; Katnagallu, S.; Neugebauer, J.; Mishra, A.; Ashton, M. W.: Perspectives for machine learning applied to data-rich experiments on complex materials. Workshop on local probes of chemical bonding and atom probe tomography at RWTH Aachen, Aachen, Germany (2024)
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