Området för maskinell inlärning och artificiell intelligens expanderar snabbt och påverkar nästan varje teknisk aspekt av samhället. Många tusen publicerade handskrifter rapporterar om framsteg under de senaste fem åren eller mindre. Men material och strukturer utövare är långsamma med att engagera sig i dessa framsteg. Kanske de senaste framstegen som driver andra tekniska områden inte tillräckligt skiljer sig från sedan länge kända informatikmetoder för material, vilket döljer deras sannolika inverkan på material, processer och konstruktioner (MPSE). Alternativt utgör den mångfald och den begränsade tillgången på relevanta materialdata hinder för införandet av maskininlärning. Den glimt som fångas i denna översikt är avsedd att fokusera på utvalda särskiljande framsteg, och att visa att det finns möjligheter för dessa nya tekniker att ha omvandlingseffekter på MPSE. Dessutom finns det möjligheter för MPSE-fälten att bidra med förståelse till de framväxande verktygen för maskininlärning från fysik. Vi föreslår att det finns ett omedelbart behov av att utöka användningen av dessa nya verktyg under hela MPSE, och att påbörja den omvandling av ingenjörsutbildningen som är nödvändig för att fortsätta att använda metoderna.
En nyligen genomgång av maskininlärningens inverkan på material och processteknik visas i REF.
Perspectives on the Impact of Machine Learning, Deep Learning, and Artificial Intelligence on Materials, Processes, and Structures Engineering