Deep reinforcement learning for microstructural optimisation of silica aerogels

Pandit, Prakul und Abdusalamov, Rasul und Itskov, Mikhail und Rege, Ameya Govind (2024) Deep reinforcement learning for microstructural optimisation of silica aerogels. Scientific Reports. Nature Publishing Group. doi: 10.1038/s41598-024-51341-y. ISSN 2045-2322.

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Offizielle URL: https://www.nature.com/articles/s41598-024-51341-y

Kurzfassung

https://www.nature.com/articles/s41598-024-51341-y

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Dokumentart:

Zeitschriftenbeitrag

Titel:

Deep reinforcement learning for microstructural optimisation of silica aerogels

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Pandit, Prakul	Prakul.Pandit (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-1343-3046	151555193
Abdusalamov, Rasul	RWTH Aachen University	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Itskov, Mikhail	itskov (at) km.rwth-aachen.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Rege, Ameya Govind	Ameya.Rege (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0001-9564-5482	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

17 Januar 2024

Erschienen in:

Scientific Reports

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

DOI:

10.1038/s41598-024-51341-y

Verlag:

Nature Publishing Group

ISSN:

2045-2322

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

aerogels, AI in materials, material informatics

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Verkehr

HGF - Programmthema:

Straßenverkehr

DLR - Schwerpunkt:

Verkehr

DLR - Forschungsgebiet:

V ST Straßenverkehr

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

V - ReBar - Reducing Barriers for AI in (applied) Research

Standort:

Köln-Porz

Institute & Einrichtungen:

Institut für Werkstoff-Forschung > Aerogele und Aerogelverbundwerkstoffe

Hinterlegt von:

Pandit, Prakul

Hinterlegt am:

01 Okt 2024 10:51

Letzte Änderung:

01 Okt 2024 10:51

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