精密合金材料在人工智能(AI)建模是解决系统细节和使生活更容易的最重要的方法之一。人工智能的目的就是利用知识获得高效的结果并使之成为现实。解决复杂问题最常用的人工智能技术是基于自适应网络的模糊推理系统和人工神经网络，这些系统也被称为软计算方法。软计算技术的使用是与预测参数的统计方法相关的强大的建模技术。

在过去的几十年里，建模技术在精密合金材料科学不同领域的兴趣已经增加。它的目的是利用人的直觉、思维和决策能力，用简单和低成本的解消除不确定性，解决复杂和困难的问题，从而找到性能更好的最优解。在我们之前的工作中，我们分别使用铝合金和复合材料的极限抗拉强度(UTS)，润湿性，临界角度，磨损性能和所生产金属的焊接性能的新配方。

人工智能在科学界被定义为计算机或计算机辅助机器执行与高级逻辑过程有关的任务的能力，如人类素质、寻找解决方案、理解、理解、概括和从过去的经验中学习等。学习能力是人工智能逻辑的基础。人工智能最大的贡献将是实现他们很快学会的最正确的方法。人工智能技术包括专家系统、模糊逻辑人工、神经网络和机器学习和遗传算法。这种计算机软件，其基本功能是通过学习、记忆和模仿人类大脑的学习路径，从大脑收集的数据中生成新数据。人工神经网络是一种模拟生物神经网络的合成结构。人工神经网络;它受到人类大脑的启发，是学习过程的数学模型的结果。

由于人工神经网络是对生物神经网络的建模需要很多精密合金材料，因此首先有必要了解生物神经系统的结构。神经元的结构是生物神经系统的基本组成部分，由四个主要部分组成;树突、轴突、核和连接(图3a)。它的树形结构位于树突神经细胞的末端。树突的任务是将它附着在核上的其他神经元或感觉器官的信号传递出去。核收集来自树突的信号，并将其传递到轴突。这些收集到的信号由轴突处理，并发送到神经元另一端的连接。连接将新产生的信号传递给其他神经元。