10 марта 2020 года в Москве (ЦВК «Экспофорум, Краснопресненская набережная, д. 14), в...


Исследователи разрабатывают новый материал, используя искусственный интеллект

новмат

 

Мигель Бесса, доцент кафедры материаловедения и инженерии в TU Delft, нашел идею для этого исследовательского проекта во время своего пребывания в Калифорнийском технологическом институте. В  Лаборатории космических структур он заметил интересную структуру спутника, которая могла открывать длинные солнечные паруса из очень маленькой упаковки.

Он задался вопросом, можно ли создать очень сжимаемый, но прочный материал, который можно было бы сжать до небольшой части его объема. «Если бы это было возможно, предметы быта, такие как велосипеды, обеденные столы и зонтики, можно было сложить в карман».

Материалы следующего поколения должны быть адаптивными, многоцелевыми и настраиваемыми. Это может быть достигнуто с помощью структурно-доминирующих материалов (метаматериалов), которые используют новые геометрии для достижения беспрецедентных свойств и функциональности.

«Однако дизайн метаматериалов основывался на обширных экспериментах и ​​методе проб и ошибок», – говорит Бесса. «Мы выступаем за инверсию процесса с использованием машинного обучения для изучения новых возможностей проектирования, одновременно сводя эксперименты к абсолютному минимуму».

«Мы используем подход, основанный на вычислительных данных, для изучения новой концепции метаматериала и адаптации ее к различным целевым свойствам, выбору базовых материалов, масштабам длины и производственным процессам». Руководствуясь машинным обучением, Бесса изготовил две конструкции с разной шкалой длины, которые превращают хрупкие полимеры в легкие, восстанавливаемые и сверхсжимаемые метаматериалы. Макромасштабная конструкция настроена на максимальную сжимаемость, в то время как микромасштабная конструкция рассчитана на высокую прочность и жесткость.
Неиспользованные области дизайнерского пространства

Бесса утверждает, что наиболее важным аспектом работы является не конкретный материал, который был создан, а способность достигать неиспользованных областей дизайна с помощью машинного обучения. «Важно то, что машинное обучение создает возможность инвертировать процесс проектирования, переходя от экспериментальных исследований к исследованиям, основанным на данных, даже если в компьютерных моделях отсутствует некоторая информация. Существенным условием является проблема «достаточных» данных, которые должны быть достаточно точны. Бесса является сторонником исследований, основанных на данных, в области механики и материаловедения. «Наука, основанная на данных, революционизирует способ достижения новых открытий, и я не могу дождаться, чтобы увидеть, что принесет нам будущее».

 

https://econet.ru/articles/issledovateli-razrabatyvayut-novyy-material-ispolzuya-iskusstvennyy-intellekt


24.10.2019