Una biblioteca Python para la informática de materiales, que proporciona herramientas para la adquisición de datos de materiales, la featurización, la formación de modelos de aprendizaje automático y la predicción de propiedades.
XenonPy
- Pitón
- IA y aprendizaje automático, Química, Análisis de datos, Materiales, Nanotecnologías
- Artificial Intelligence (AI), Compuestos, Diseño para fabricación aditiva (DfAM), Aprendizaje automático, Materiales, Algoritmos de mantenimiento predictivo
Características:
- Acceso a datos de materiales (Materials Project, AFLOW, Citrine, etc.), caracterización de materiales (composición, estructura, electrónica), campos de fuerza universales preentrenados (UFF4MOF, XenonForce), aprendizaje de transferencia para propiedades de materiales, integración con scikit-learn y otras bibliotecas de ML, herramientas para crear flujos de trabajo informáticos de materiales.
Precios:
- Gratis
- Completo conjunto de herramientas para la informática de materiales, se centra en la aplicación del aprendizaje automático a la ciencia de los materiales, proporciona modelos preentrenados y featurizadores, promueve el descubrimiento de materiales basado en datos, buena documentación.
- Nicho centrado en la informática de materiales, requiere comprensión de la ciencia de materiales y conceptos de aprendizaje automático, algunas funciones pueden ser intensivas desde el punto de vista computacional, depende de bases de datos externas para algunos datos.
Ideal para:
- Científicos e investigadores de materiales que aplican técnicas de aprendizaje automático para el descubrimiento de materiales, la predicción de propiedades y el desarrollo de flujos de trabajo de diseño de materiales basados en datos.