AI Programming & Machine Learningعربى

Artificial Intelligence in Materials Engineering

Harnessing AI for Innovative Material Solutions

Unlock the potential of AI to revolutionize materials engineering.

4.9(45)112 pages11 chapters0 learners

What you'll learn

  • Understanding AI principles in materials engineering
  • Applying AI techniques for material optimization
  • Utilizing machine learning for predictive modeling
  • Implementing AI in material testing processes
  • Analyzing data-driven approaches for material selection
  • Exploring case studies of AI applications in the industry

About this book

This book explores the intersection of artificial intelligence and materials engineering, providing a comprehensive guide to the latest advancements and methodologies in the field. It emphasizes the transformative impact of AI technologies on material design, testing, and application.

Readers will gain insights into how AI can enhance decision-making processes, optimize material properties, and lead to groundbreaking innovations. This essential resource is designed for engineers, researchers, and students eager to stay at the forefront of materials science.

Who this book is for

  • Materials engineers
  • Research scientists
  • Engineering students
  • Industry professionals
  • Academics in materials science

Why read this book

  • Comprehensive coverage of AI applications in materials engineering
  • Real-world case studies illustrating successful implementations
  • Step-by-step methodologies for integrating AI into engineering practices
  • Expert insights from leading professionals in the field

Reader reviews

These reviews are from readers who own the book — through purchase or as part of their subscription.
4.9
★★★★★
45 reviews
5★
40
4★
5
3★
0
2★
0
1★
0

    Table of contents

    1

    الفصل الأول

    1. مدخل إلى الذكاء الاصطناعي وهندسة المواد
    2. مقدمة الفصل
    3. ما هو الذكاء الاصطناعي؟
    4. نبذة عن علم وهندسة المواد
    5. أهمية الذكاء الاصطناعي في هندسة المواد
    6. أمثلة على استخدام الذكاء الاصطناعي في هندسة المواد
    7. التحديات الحالية
    8. خاتمة الفصل
    2

    الفصل الثاني

    1. مفاهيم أساسية في الذكاء الاصطناعي
    2. مقدمة
    3. التعلم الآلي (Machine Learning)
    4. الأنواع الأساسية:
    5. التعلم العميق (Deep Learning)
    6. مزاياه:
    7. الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks – ANN)
    8. الخوارزميات الجينية (Genetic Algorithms)
    9. خطوات العمل:
    10. أدوات تحليل البيانات (Data Analytics Tools)
    11. الأدوات الشائعة:
    12. النمذجة التنبؤية (Predictive Modeling)
    13. الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)
    14. التحديات التقنية في استخدام الذكاء الاصطناعي
    15. خاتمة الفصل
    3

    الفصل الثالث

    1. مقدمة في علم وهندسة المواد
    2. مقدمة
    3. تعريف علم وهندسة المواد
    4. أنواع المواد الهندسية
    5. أولًا: المعادن (Metals)
    6. ثانيًا: السيراميك (Ceramics)
    7. ثالثًا: البوليمرات (Polymers)
    8. رابعًا: المواد المركبة (Composites)
    9. البنية المجهرية للمواد
    10. الخواص الأساسية للمواد
    11. الخواص الميكانيكية
    12. الخواص الحرارية
    13. الخواص الكهربائية والمغناطيسية
    14. الخواص الكيميائية
    15. طرق تصنيع المواد
    16. اختبارات المواد
    17. التطبيقات الصناعية للمواد
    18. التحديات المستقبلية في هندسة المواد
    19. خاتمة الفصل
    4

    الفصل الرابع

    1. أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة في هندسة المواد
    2. مقدمة
    3. أدوات Python للذكاء الاصطناعي في علم المواد
    4. NumPy و Pandas
    5. Matplotlib و Seaborn
    6. Scikit-learn
    7. TensorFlow و PyTorch
    8. أدوات متخصصة في علم المواد
    9. Matminer
    10. ASE – Atomic Simulation Environment
    11. pymatgen (Python Materials Genomics)
    12. MEGNet / CGCNN
    13. أدوات ذكاء اصطناعي لتصميم المواد
    14. AIIDA
    15. Citrine Informatics
    16. Materials Project API
    17. أدوات تحليل الصور المجهرية
    18. أدوات الذكاء الاصطناعي السحابية
    19. مقارنة بين الأدوات
    20. خاتمة الفصل
    5

    الفصل الخامس

    1. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تطوير المواد المتقدمة
    2. مقدمة
    3. الذكاء الاصطناعي في اكتشاف المواد الجديدة
    4. الذكاء الاصطناعي في تحسين الخواص الميكانيكية للمواد
    5. الذكاء الاصطناعي في تصميم المواد النانوية
    6. الذكاء الاصطناعي في تحليل صور المواد
    7. الذكاء الاصطناعي في تصنيع المواد الذكية
    8. الذكاء الاصطناعي في تطوير مواد الطاقة
    9. تشمل التطبيقات:
    10. الذكاء الاصطناعي في الطب الحيوي وهندسة المواد الحيوية
    11. تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في هندسة المواد
    12. خاتمة الفصل
    6

    الفصل السادس

    1. مستقبل هندسة المواد في عصر الذكاء الاصطناعي
    2. مقدمة
    3. التحول من التجريب إلى التصميم العكسي بالمساعدة الذكية
    4. التسريع الهائل في دورة الابتكار
    5. بفضل أدوات الذكاء الاصطناعي:
    6. الذكاء الاصطناعي كمختبر افتراضي متكامل
    7. دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز الاستدامة البيئية
    8. مواد “ذاتية التصميم” عبر التعلم المستمر
    9. التكامل بين الذكاء الاصطناعي والتصنيع المتقدم
    10. الذكاء الاصطناعي والتعليم في هندسة المواد
    11. التحديات المستقبلية
    12. خاتمة الفصل
    7

    الفصل السابع

    1. دراسات حالة واقعية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في هندسة المواد
    2. مقدمة الفصل
    3. حالة دراسية 1: تسريع اكتشاف المواد باستخدام التعلم الآلي
    4. حالة دراسية 2: تحليل صور مجهرية باستخدام CNN
    5. حالة دراسية 3: تصميم سبائك متقدمة للطيران
    6. حالة دراسية 4: تحسين كفاءة الخلايا الشمسية
    7. حالة دراسية 5: تصنيع مواد ذاتية الإصلاح
    8. حالة دراسية 6: التنبؤ بالتآكل في الصناعات البتروكيميائية
    9. ملاحظات عامة من الحالات الدراسية
    10. الدروس المستفادة
    11. خاتمة الفصل
    8

    الفصل الثامن

    1. أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في علم وهندسة المواد
    2. مقدمة
    3. أدوات عامة لتحليل البيانات وتعلم الآلة
    4. أدوات متخصصة في المواد
    5. أدوات لتحليل الصور المجهرية والهيكلية
    6. أدوات متقدمة لتصميم المواد
    7. أدوات الذكاء الاصطناعي في الصناعة
    8. الاعتبارات لاختيار الأداة المناسبة
    9. مقارنة شاملة بين الأدوات
    10. توصيات للباحثين والمهندسين
    11. خاتمة الفصل
    9

    الفصل التاسع

    1. إعداد مشروع بحثي متكامل في علم وهندسة المواد باستخدام الذكاء الاصطناعي
    2. مقدمة
    3. تحديد المشكلة البحثية
    4. مراجعة الأدبيات السابقة
    5. جمع البيانات
    6. مصادر البيانات:
    7. أنواع البيانات:
    8. اختيار أدوات التحليل الذكي
    9. إعداد البيانات للذكاء الاصطناعي
    10. بناء النموذج الذكي
    11. تفسير النتائج وربطها بالواقع
    12. كتابة التقرير البحثي / النشر العلمي
    13. خاتمة الفصل
    10

    الفصل العاشر

    1. التحديات المستقبلية والتوجهات الحديثة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في هندسة المواد
    2. مقدمة
    3. التحديات الراهنة
    4. قلة البيانات عالية الجودة
    5. التنوع الكبير في المواد
    6. غياب المعايير الموحدة
    7. الفجوة بين التنبؤ والتجريب
    8. تفسير “الصندوق الأسود” للنماذج الذكية
    9. التوجهات الحديثة
    10. أبرز التطبيقات المستقبلية المتوقعة
    11. خارطة طريق مستقبلية للباحثين
    12. توصيات ختامية
    13. خاتمة
    11

    الفصل الحادي عشر

    1. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الصناعات القائمة على المواد
    2. مقدمة
    3. الصناعات المعدنية والمعادن الثقيلة
    4. الصناعات الإلكترونية والمواد شبه الموصلة
    5. صناعة الطاقة والبطاريات
    6. الصناعات الطبية والمواد الحيوية
    7. صناعة الفضاء والطيران
    8. صناعة البناء والمواد الخرسانية
    9. الجدوى الاقتصادية لاستخدام الذكاء الاصطناعي
    10. توصيات للمؤسسات الصناعية
    11. خاتمة الفصل

    Related books