Oamenii de știință au folosit inteligenţă artificială (AI) să proiecteze nanomateriale niciodată văzute, cu rezistența oțelului carbon și ușurința styrofoamului.
Noile nanomateriale, realizate folosind învățarea automată și o imprimantă 3D, mai mult decât dublarea puterii proiectelor existente. Oamenii de știință din spatele noului studiu au spus că ar putea fi utilizate în componente mai puternice, mai ușoare și mai eficiente în combustibil pentru avioane și mașini. Și -au publicat concluziile pe 23 ianuarie în jurnal Materiale avansate.
„Sperăm că aceste noi proiecte de materiale vor duce în cele din urmă la componente de greutate ultra-ușoară în aplicațiile aerospațiale, cum ar fi avioane, elicoptere și nave spațiale care pot reduce cerințele de combustibil în timpul zborului, menținând în același timp siguranță și performanță”, coautor Filter de tobinprofesor de inginerie la Universitatea din Toronto, spus într -o declarație. „Acest lucru poate ajuta în cele din urmă la reducerea amprentei mari de carbon a zborului.”
În multe materiale, rezistența și duritatea pot fi adesea în contradicție. Luați o farfurie de cină ceramică, de exemplu: în timp ce plăcile sunt de obicei puternice și pot transporta sarcini grele, puterea lor costă duritatea – nu este nevoie de multă energie pentru a le face să se spargă.
Aceeași problemă se aplică și materialelor nano-arhitecturate, a căror construcție de la o mulțime de blocuri de construcții minuscule, care repetă 1/100, Grosimea părului uman le face puternice și rigide pentru greutatea lor, dar poate provoca, de asemenea, concentrații de stres care duc la rupere bruscă. Până în prezent, această tendință de a sparge a limitat aplicațiile materialelor.
„După cum m-am gândit la această provocare, mi-am dat seama că este o problemă perfectă pentru învățarea automată a abordării”, primul autor Peter Serlesa declarat un cercetător de inginerie la Caltech, în declarație.
Pentru a căuta modalități mai bune de a proiecta nanomateriale, cercetătorii au simulat posibile geometrii pentru proiectarea lor înainte de a le trece printr -un algoritm de învățare automată. Învățând din proiectele pe care le -au generat, algoritmul a fost capabil să prezică cele mai bune forme care ar distribui uniform stresurile aplicate, transportați, de asemenea, o sarcină grea.
Cu aceste forme în mână, cercetătorii au folosit o imprimantă 3D pentru a -și crea noile nanolatice, constatând că ar putea rezista la un stres de 2,03 megapascali pentru fiecare metru cub pe kilogram – o putere de cinci ori mai mare decât titanul.
„Aceasta este prima dată când învățarea automată a fost aplicată pentru a optimiza materialele nano-arhitectate și am fost șocați de îmbunătățiri”, a spus Serles. „Nu a reprodus doar geometriile de succes din datele de instruire; a aflat de la ce modificări la formele au funcționat și ce nu a fost, permițându -i să prezice geometrii cu totul noi.”
Cercetătorii au spus că următorii lor pași se vor concentra pe extinderea materialelor până când pot fi folosiți pentru a face componente mai mari, în același timp căutând modele și mai bune, folosind procesul lor. Scopul principal este de a proiecta în viitor componente mult mai ușoare și mai puternice pentru vehicule.
„De exemplu, dacă ar fi să înlocuiți componentele formate din titan pe un avion cu acest material, ați privi economii de combustibil de 80 de litri pe an pentru fiecare kilogram de material pe care îl înlocuiți”, a spus Serles.
Comentarii recente