Revolutionäre KI-Methode entschlüsselt die Geheimnisse der Reibung!

Revolutionäre KI-Methode entschlüsselt die Geheimnisse der Reibung!

Reibung ist ein allgegenwärtiges Phänomen, das in vielen technischen und biologischen Systemen auftritt, von Motoren über technische Geräte bis zu menschlichen Gelenken. Trotz ihrer alltäglichen Präsenz sind die physikalischen Vorgänge bei der Reibung oft komplex und schwer experimentell zu untersuchen. Eine neue Simulationsmethode, die an der Universität Freiburg und dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) entwickelt wurde, könnte dies jedoch ändern. Diese Methode nutzt Künstliche Intelligenz (KI), um Reibung auf molekularer Ebene zu analysieren und bessere Vorhersagen zu treffen.

Die Ergebnisse der Forschenden, die in der Fachzeitschrift Science Advances veröffentlicht wurden, zeigen, dass die Kombination von physikalischen Modellen auf unterschiedlichen Längenskalen und Verfahren des maschinellen Lernens vielversprechende Erkenntnisse liefert. Laut Professor Peter Gumbsch vom KIT kann durch diese Technik ein tieferes Verständnis komplexer Reibungssysteme gewonnen werden, was für die Industrie und Materialwissenschaft von großem Interesse ist. Professor Lars Pastewka von der Universität Freiburg ergänzt, dass diese innovative Methode realistische Vorhersagen von Reibung ermöglicht, was für die Entwicklung neuer, reibungsarmer Systeme und langlebiger Materialien entscheidend sein kann.

Die neue Simulationsmethode

Die neu entwickelte Methode beschreibt Reibung präziser und übertragen die Vorgänge auf größeren, technisch relevanten Systeme. Sie steigert die Genauigkeit und Effizienz bei der Simulation tribologischer Systeme. Diese Ansätze sind besonders wertvoll, weil das Verständnis von Reibung oft auf ungenauen Annahmen beruht. Computersimulationen helfen Forschenden, die komplexen Mechanismen der Reibung, Schmierung und den damit verbundenen Verschleiß besser zu verstehen.

Ein zentrales Element dieser Methode ist der Einsatz aktiver Lernverfahren, welche es ermöglichen, die zugrunde liegenden Modelle durch die Generierung neuer Trainingsdaten kontinuierlich zu verbessern. Dr. Hannes Holey, Erstautor der Studie, bezeichnet die Methode als einen Durchbruch für das Verständnis komplexer Reibungssysteme. Es handelt sich nicht nur um einen akademischen Fortschritt, sondern um eine vielversprechende Grundlage für die Entwicklung von Materialien und Systemen, die in Zukunft effizienter und leistungsfähiger sein könnten.

Der interdisziplinäre Ansatz

Die interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen den Instituten verdeutlicht, wie Künstliche Intelligenz in der Materialwissenschaft zunehmend an Bedeutung gewinnt. KI wird nicht nur zur Vorhersage von Materialeigenschaften verwendet, sondern auch zur Entdeckung neuer Materialien aus unerforschten chemischen Strukturräumen. Diese Technologien revolutionieren den Zugang zu neuen Werkstoffen und erweitern die Möglichkeiten im Bereich der Materialforschung erheblich. Datenbankinitiativen wie PoLyInfo erleichtern den Zugang zu benötigten Informationsressourcen, obwohl weiterhin Herausforderungen beim Datenaustausch und bei der Standardisierung bestehen.

Künstliche Intelligenz in der Materialwissenschaft bringt eine Vielzahl von Ansätzen hervor, etwa die Bayes’sche Optimierung und Random Forest Regressoren, die dazu dienen, die Eigenschaften von Materialien vorherzusagen. Ein Beispiel für den Fortschritt in diesem Bereich ist die erste erfolgreiche Vorhersage eines neuen Materials aus dem chemischen Weißraum, die durch den Einsatz eines Random Forest Regressors erzielt wurde.

Insgesamt zeigt die Zusammenarbeit zwischen den Forschungsinstitutionen und der Einsatz von KI in der Reibungsforschung, wie leistungsfähig neue Technologien sind. Der Zusammenhang zwischen physikalischen Modellen und intelligenten Algorithmen könnte in naher Zukunft entscheidend für die Entwicklung neuer, langlebiger Materialien und Systeme sein.

KIT berichtet von diesen Neuigkeiten und der bedeutenden Rolle von KI in der modernen Materialwissenschaft, während die Universität Freiburg in ihrer Pressemitteilung die transformative Kraft dieser Innovation unterstreicht. Weitere Informationen über Künstliche Intelligenz in der Materialwissenschaft finden Sie in der Wikipedia.