[article]
| Titre : |
Machine learning for the development of coatings, inks and adhesives |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Tom Whitehead, Auteur |
| Année de publication : |
2024 |
| Article en page(s) : |
p. 44-47 |
| Note générale : |
Bibliogr. |
| Langues : |
Anglais (eng) |
| Catégories : |
Apprentissage automatique L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, litt. "apprentissage machine"), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'"apprendre" à partir de données, c'est-à -dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes. (Wikipedia)
Contrôle de processus adaptatif
Formulation (Génie chimique)
Intelligence artificielle
Revêtements organiques
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| Index. décimale : |
667.9 Revêtements et enduits |
| Résumé : |
The development of coatings, inks and adhesives has long relied on the intuition and expertise of skilled chemists. However, a new player is entering the field : machine learning. This data-driven approach offers a fresh perspective on formulation optimisation, promising to streamline the development process and accelerate innovation in this crucial industry. While not a magic bullet, machine learning's ability to analyse complex data sets allows for more targeted experiments, leading to improved efficiency and performance in the development of novel and improved coatings, inks and adhesives. This article discusses how machine learning is transforming the industry, from guiding experimental design to overcoming data challenges, ultimately ushering in a new era of smarter and faster formulation development. |
| Note de contenu : |
- Machine learning in formulation optimisation
- Adaptive experimental design
- Case study : Domino printing sciences
- Barriers and opportunities for machine learning in forulation development
- Fig. 2 : A summary of the adaptive experiemntal design workflow
- Fig. 3 : A representation of the union of machine learning and chemistry - generated using the Google Imagen generative artificial intelligence tool |
| En ligne : |
https://drive.google.com/file/d/1kMnlRjcULNA_rKgHFb7pY0Y2kAyfdiT2/view?usp=drive [...] |
| Format de la ressource électronique : |
Pdf |
| Permalink : |
https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=40821 |
in SURFACE COATINGS INTERNATIONAL > Vol. 107.1 (01-02/2024) . - p. 44-47
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