Success Stories

Die Herstellung hochwertiger Stahlprodukte mit maßgeschneiderten Eigenschaften und reduziertem CO2-Fußabdruck ist durch den Einsatz physikalisch...

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Ein Deep-Learning-Ansatz für die automatische Bestimmung von Partikelauflösungsraten mit hoher Genauigkeit.

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Computergestütztes Design von Legierungen kann die Kosten für die Entwicklung moderner Materialien senken.

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Echtzeitdiagnose von Schädigung mittels Analyse von Sensordaten im laufenden Fertigungsbetrieb ermöglicht große Effizienzsteigerung

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Das MCL entwickelt ein Modellnetzwerk, das ortaufgelöst Bruchzähigkeit und Festigkeit im Flugzeugbauteil vorhersagt.

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Forscher:innen des MCL und der TU Wien nutzen neue Programmiersprachen um Materialmodelle aussagekräftiger zu machen.

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Fortgeschrittene Defektlokalisierung und Klassifizierung von TSVs auf Wafer-Ebene mit Machine Learning Methoden

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Am MCL wird bestehendes Materialwissen mir künstlicher Intelligenz verbunden, um die Materialentwicklung deutlich zu beschleunigen.

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Mit Hilfe von KI-unterstützten Modellen wird die Entwicklungszeit nachhaltiger Hochleistungsstähle drastisch reduziert.

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Experimentelle und numerische Methoden beleuchten die Entstehung von Fe2Al5-Partikeln während des Feuerverzinkungs-Prozesses

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