透過 RapidMiner 的 AI 數據分析能力，快速預測材料性質

蜘蛛人可以將絲線縮回到他的手臂上，如果我們希望預測他縮回絲線的速度，我們該怎麼做呢？

其實我們可以利用蜘蛛絲強度的真實數據，並使用AI數據分析與物理定律，就可以來推斷蜘蛛人的絲的強度。

一、如何利用 RapidMiner 進行數據分析，預測蜘蛛人的絲強度

現在我們已經確定了關於蜘蛛人的事實，讓我們用機器學習來估算他的絲的強度，我們將通過使用我們擁有的關於大約200種蜘蛛的絲的機械特性的數據來開發模型，這些數據可以點擊此處進行查看。

透過 Altair 的建模軟體 RapidMiner ，利用蜘蛛人的身體尺寸和他的絲的預期尺寸來預測蜘蛛人的絲的強度，預測他的絲的直徑為2毫米，他的身體尺寸為175厘米。

利用 RapidMiner 自動模型預測蜘蛛絲的極限拉伸強度

使用真實蜘蛛的機械性能數據，我們發現 RapidMiner 中的梯度提升決策樹給出了最準確的模型，然後我們用它來預測蜘蛛人的絲的極限拉伸強度（UTS）。 UTS 是指材料在被拉伸時，在斷裂前能承受的最大應力。這個模型如上圖所示。

蜘蛛人的蠶絲的 UTS 估算值為310 GPa，使其比地球上任何已知的材料都要強。從這個角度來看，普通結構鋼（被稱為60級螺紋鋼）的 UTS 只有0.62 GPa，這使得蜘蛛人的絲比60級螺紋鋼強500倍左右。

有了這個 UTS ，直徑為2毫米的蜘蛛人絲可以承載高達約100噸的負荷。因此，蜘蛛人的絲可以舉起比我們知道的蜘蛛人所舉起的最大負荷更多的負荷。這回答了我們關於蜘蛛人的絲的強度的第一個問題。

用來預測蠶絲 UTS 的 ML 模型的一個（大）弱點是，蜘蛛人的身體尺寸遠遠超出了模型訓練數據的範圍。數據集中的蜘蛛的身體尺寸從2到38毫米不等，而蜘蛛人的特徵尺寸（高度）是1750毫米。在正常情況下，我們正在為一個真實的應用開發 ML 模型，這個模型是不能接受的，但是由於我們面對的是一個超級英雄，我們將接受這個模型的預測。

現在，讓我們來回答第二個問題。當他在建築物之間擺動時，這根絲能承受住力嗎？

下圖顯示了蜘蛛人在擺動過程中處於建築物頂部的 A 位置和處於垂直位置的 B 位置。

能量平衡計算蜘蛛的最大速度

如圖所示，簡單的能量平衡要求他在 B 位置的速度（平方）為v^2 = 2gL。

下圖顯示了在 B 點作用於蜘蛛人的力和他的加速度（紅色）。

蜘蛛人在 B 點的自由體圖

利用牛頓第二運動定律，我們可以得到 T - mg = ma 。從 B 點的運動學來看，蜘蛛人身體的加速度是一個向上的離心加速度，其公式為 a = v^2 / L。簡單代入運動方程，並使用能量平衡中的速度值，我們得到 T = 3毫克。

因此，絲綢中的張力是蜘蛛人重量的三倍。而正如我們前面得出的，2毫米的絲可以承受近100噸的力，這比僅因蜘蛛人的重量而產生的擺動過程中的張力要大得多。現在很明顯，蜘蛛人可以輕鬆地用他的絲做這些擺動動作，甚至可以把許多人、汽車和重物一起舉起來。

二、結論

我們用 Altair RapidMiner 的機器學習 ML 和機械學來證明蜘蛛人到底有多強，通過以上數據證明，蜘蛛人真的非常強壯，它的絲也很強韌。如果蜘蛛人的絲真的存在的話，它將比地球上任何已知的材料都強，它可以只用一根弦就能舉起100噸的東西，不會有任何困難。

我們歡迎數據科學家們使用上述數據和 RapidMiner 軟體進行實驗，預測蜘蛛人的絲的其他屬性，並與所有蜘蛛人的粉絲們分享實驗結果，也許他也和我們一起正在閱讀這篇文章呢!

三、關於 RapidMiner 

RapidMiner 是進行大規模數據處理和算法模型構建的低代碼平台，目前已擁有 100 多萬用戶。其簡單易操作的可視化數據處理界面不僅吸引了專業的數據算法工程師，也獲得了眾多跨學科數據處理的粉絲們。

Altair 於2022年11月正式收購 RapidMiner 。此次收購大大強化了 Altair 的端到端數據分析 (Data Analytics) 產品組合，使用戶能夠快速理解、轉換、執行並自動計算數據，更高效的構建算法模型。

RapidMiner 擬將與 Altair 現有工具進行集成，例如 Altair Knowledge Studio 、 Altair SmartWorks 和 Altair SLC ，從而為企業數據分析和數據科學提供一個全面、代碼可選、多語言、SaaS 即用型雲平台。