Sí puede. Trabajo con un grupo que fabrica nanopartículas de silicio (http://patents.justia.com/patent/20140339474) que buscaban obtener un control más estricto sobre una propiedad particular del material. Olvidé el número exacto de la parte superior de mi cabeza, pero durante 4 años produjeron y catalogaron meticulosamente cada carrera (un poco menos de 2000 si no recuerdo mal). Cada ejecución tenía datos de caracterización para asignar valores a varias propiedades de los materiales producidos a partir de cada ejecución. Por supuesto, esto no era parte de ningún tipo de diseño de experimentos en los que se variaban cuidadosa y sistemáticamente los parámetros utilizados para producir las partículas, por lo que los valores resultantes de los parámetros estaban por todas partes.
Después de mucho jugar con los datos y dividirlos en subgrupos, pude producir modelos construidos a partir de bosques aleatorios que les dijeron cómo controlar sus tasas de flujo de gas para optimizar la propiedad de interés. Realmente no puedo decir mucho más sobre cómo lo hice (las alegrías de estar en investigación). Pude producir una buena visualización en 3D al final mostrando una cuadrícula NxN de lo que el modelo pensaba que debería ser el valor en cada punto de la cuadrícula, con puntos de datos experimentales superpuestos en la superficie que mostraban qué tan bien los puntos de datos experimentales coincidían con el modelo para Un conjunto elegido de parámetros.
Hay otro grupo con el que trabajo principalmente ahora que también necesita ayuda similar para producir modelos analíticos con barras de error mucho más pequeñas que las que actualmente pueden construir utilizando un modelo lineal generalizado. Material diferente, proceso completamente diferente. Lamentablemente, todavía no he tenido tiempo de ayudarlos a revisar esto.
¿Cómo se puede aplicar el aprendizaje automático en los campos de la ingeniería química y de procesos?
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