Transferable 3D Convolutional Neural Networks for Elastic Constants Prediction in Nanoporous Metals
Este estudio demuestra que las Redes Neuronales Convolucionales 3D transferibles, específicamente la arquitectura DenseNet-201, superan significativamente a los modelos tradicionales basados en descriptores en la predicción de las constantes elásticas de metales nanoporosos, logrando una alta precisión () y permitiendo la identificación de diseños óptimos de Pareto mediante aprendizaje por transferencia y evaluación estocástica a gran escala.