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Couvre l'utilisation de l'apprentissage automatique pour prédire les propriétés mécaniques des nanotubes de carbone et de leurs composites grâce à des techniques de caractérisation à plusieurs échelles.
Explore la méthodologie MODNet pour les prévisions des biens matériels, en mettant l'accent sur la sélection des caractéristiques et l'apprentissage supervisé.
S'insère dans les stratégies de durabilité, l'économie circulaire et la transition vers une économie nette-zéro, en mettant l'accent sur le rôle des industries clés dans la réduction des émissions de carbone.