用于评估物理材料的热耐久特性的机器学习技术

公开了用于使用机器学习来评估材料的热耐久特性(诸如相对热指数(RTI))的系统和方法。根据某些方面，电子设备可以使用训练数据集来训练机器学习模型，该训练数据集包括指示多个材料的多个特性的坐标，并且标记有多个材料中的每个的至少一个热耐久特性。训练后的机器学习模型可以分析与候选材料相关联的坐标集，并且输出该候选材料的至少一个热耐久特性。机器学习模型也可以被连续地更新并且用于随后的分析。