Maschinelles Lernen im Bereich Materialinformatik hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen. Verschiedene Anwendungen und Aussichten wurden in Studien untersucht, die die Verwendung von Machine Learning in der Materialwissenschaft beleuchten. Beispiele umfassen Vorhersagen von Kristallstabilität, Vorhersage von Quasikristallen und gesteuerte Kristallwachstumssysteme. Darüber hinaus haben Technologien wie Bayesian Optimization und neuronale Netzwerke dazu beigetragen, Materialien effizienter und präziser zu analysieren.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Anwendung von Machine Learning in der Bildsegmentierung und Analyse. Beispiele hierfür sind die Verwendung von Deep Learning-Techniken zur Identifizierung von Phasen in anorganischen Verbindungen, die Vorhersage von Kristallstrukturen anhand von Röntgendiffraktionsmustern und die Optimierung von Datenverfahren für die Analyse von Materialien. Diese Ansätze haben zu Fortschritten in der Automatisierung und Effizienz bei der Materialcharakterisierung geführt.
Forschungen zeigen auch die Anwendung von Machine Learning in der medizinischen Bildanalyse, insbesondere in der Segmentierung und Vorhersage von Krankheitszuständen. Hierbei spielen Modelle wie U-Net eine wichtige Rolle bei der Segmentierung von medizinischen Bildern. Durch den Einsatz von Transfer Learning-Methoden und fortschrittlichen Architekturen wie ResUNet++ wurden verbesserte Ergebnisse erzielt, die die medizinische Diagnose und Bildgebung unterstützen.
Schließlich haben Studien gezeigt, wie Machine Learning-Algorithmen auch in anderen Bereichen wie der Analyse von Kristallwachstum und der Vorhersage von Materialverhalten eingesetzt werden können. Durch die Kombination von verschiedenen Deep Learning-Techniken und einer Vielzahl von Datensätzen konnten präzisere Vorhersagen und Analysen durchgeführt werden, die zu einem besseren Verständnis und Einsatz von Materialien in verschiedenen Anwendungen führen.