GeoDict-AI: Inteligência Artificial no futuro da Pesquisa de Materiais
Entenda como o GeoDict-AI integra a Inteligência Artificial (IA) e o aprendizado de máquina para otimizar o desenvolvimento de materiais inovadores no mercado!
O GeoDict-AI utiliza a inteligência artificial para revolucionar a pesquisa em materiais. Sabe-se que pesquisadores e engenheiros trabalham de forma mais eficiente e precisa ao usar IA e aprendizado de máquina. Acelerando, assim, a introdução de materiais inovadores no mercado.
O GeoDict-AI permite converter imagens 3D em tons de cinza (FIB-SEM, micro-CT) em representações digitais. Neste artigo, iremos explicar como isso ocorre e quais as vantagens dessa tecnologia. Saiba mais!
Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
Em primeiro lugar, sabe-se que a Inteligência Artificial (IA) e o aprendizado de máquina são tecnologias inovadoras que estão transformando a maneira como interagimos e utilizamos dados. Nesse sentido, IA refere-se ao conceito mais amplo de criar máquinas ou sistemas que podem realizar tarefas que requerem inteligência humana.
Por outro lado, considera-se o aprendizado de máquina como um subconjunto da IA. Este se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos, os quais permitem que computadores aprendam padrões e façam previsões a partir de dados sem programação explícita.
Dessa maneira, essas duas tecnologias são amplamente utilizadas no GeoDict para ajudar os usuários em suas tarefas de desenvolvimento de materiais.
Compreendendo o GeoDict-AI
Primordialmente, o GeoDict-AI permite converter imagens 3D em tons de cinza (FIB-SEM, micro-CT) em representações digitais. Usando redes neurais pré-treinadas para tarefas específicas como identificação de fibras ou grãos, separação de fases de material e aprimoramento de imagens.
Portanto, com uma interface amigável, o software de simulação digital GeoDict-AI também facilita o treinamento de redes neurais personalizadas. Adaptando-as para diversas análises de imagens 3D, como a detecção de áreas de contato entre grãos em materiais como rochas ou até eletrodos de baterias.
Assim sendo, ele utiliza os modelos de estrutura gerados artificialmente, permitindo criar dados de treinamento ilimitados.
Otimizando o treinamento de redes neurais com GeoDict-AI
Tipicamente, uma grande quantidade de dados de amostra é necessária para treinar uma rede neural. No entanto, rotular ou anotar manualmente materiais ou objetos em varreduras 3D é extremamente tedioso e demorado.
Nesse sentido, para facilitar essa tarefa, o GeoDict-AI utiliza geradores de estrutura poderosos para treinar redes neurais. Assim como utiliza-se o FiberGeo, para estruturas fibrosas com aglutinante, e o GrainGeo, para estruturas granulares com aglutinante.
Após o treinamento, aplicam-se essas redes na análise de varreduras 3D de materiais reais. Otimizando tempo e recursos ao automatizar a extração de informações necessárias.
Áreas de Aplicação do GeoDict-AI
Em suma, as aplicações do GeoDict-AI na pesquisa na pesquisa de materiais são praticamente ilimitadas. Veja a seguir alguns exemplos:
- Identificação de Aglutinantes: GeoDict-AI treina redes neurais para distinguir com precisão entre fibras/grãos e aglutinantes em imagens 3D. Resultando em representações digitais precisas que permitem simulações detalhadas da microestrutura.
- Identificação de Fibras ou Grãos Individuais (Rotulagem): Utiliza-se de redes neurais pré-treinadas para identificar fibras individuais em imagens 3D. Facilitando cálculos precisos de propriedades como diâmetro e orientação. Os quais são essenciais para análises de materiais compostos e tecidos não tecidos.
- Segmentação e Aprimoramento de Imagens GeoDict-AI combina aprendizado profundo para segmentar e melhorar a qualidade de imagens 3D em tons de cinza. Definindo fases de materiais e aprimorando imagens, especialmente em situações com limitações como tempos curtos de varredura ou baixa qualidade inicial.
Módulos Frequentemente Usados em Combinação com GeoDict-AI
- Processamento e Análise de Imagens: ImportGeo-Vol
- Análise de Materiais: GrainFind, FiberFind, PoroDict + MatDict
- Modelagem e Design: FiberGeo, FoamGeo, GrainGeo, PaperGeo, WeaveGeo, GridGeo, PleatGeo.
- Simulação e Previsão: BatteryDict, ConductoDict, SatuDict, ElastoDict, FlowDict.
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Por fim, vimos que o GeoDict-AI permite converter imagens 3D em tons de cinza (FIB-SEM, micro-CT) em representações digitais. Usando redes neurais pré-treinadas para tarefas específicas como identificação de fibras ou grãos, separação de fases de material e aprimoramento de imagens.
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