طريقة الذكاء الاصطناعي الثورية تكشف أسرار الاحتكاك!

طريقة الذكاء الاصطناعي الثورية تكشف أسرار الاحتكاك!

يعد الاحتكاك ظاهرة واسعة الانتشار تحدث في العديد من الأنظمة التقنية والبيولوجية، بدءًا من المحركات إلى الأجهزة التقنية وحتى المفاصل البشرية. على الرغم من وجودها يوميًا، إلا أن العمليات الفيزيائية المرتبطة بالاحتكاك غالبًا ما تكون معقدة ويصعب التحقيق فيها تجريبيًا. ومع ذلك، فإن طريقة محاكاة جديدة تم تطويرها في جامعة فرايبورغ ومعهد كارلسروه للتكنولوجيا (KIT) يمكن أن تغير هذا الأمر. تستخدم هذه الطريقة الذكاء الاصطناعي (AI) لتحليل الاحتكاك على المستوى الجزيئي وتقديم تنبؤات أفضل.

نتائج الباحثين في المجلةتقدم العلوميُظهر المنشور أن الجمع بين النماذج المادية بمقاييس طول مختلفة وطرق التعلم الآلي يوفر رؤى واعدة. وفقًا للبروفيسور بيتر جومبش من KIT، يمكن لهذه التقنية أن توفر فهمًا أعمق لأنظمة الاحتكاك المعقدة، وهو أمر ذو أهمية كبيرة للصناعة وعلوم المواد. ويضيف البروفيسور لارس باستوكا من جامعة فرايبورغ أن هذه الطريقة المبتكرة تتيح تنبؤات واقعية بالاحتكاك، والتي يمكن أن تكون حاسمة لتطوير أنظمة جديدة منخفضة الاحتكاك ومواد طويلة الأمد.

طريقة المحاكاة الجديدة

تصف الطريقة المطورة حديثًا الاحتكاك بشكل أكثر دقة وتنقل العمليات إلى أنظمة أكبر ذات صلة من الناحية الفنية. يزيد من الدقة والكفاءة عند محاكاة الأنظمة القبلية. تعتبر هذه الأساليب ذات قيمة خاصة لأن فهم الاحتكاك غالبًا ما يعتمد على افتراضات غير دقيقة. تساعد عمليات المحاكاة الحاسوبية الباحثين على فهم الآليات المعقدة للاحتكاك والتشحيم والتآكل المرتبط بها بشكل أفضل.

أحد العناصر الأساسية لهذه الطريقة هو استخدام أساليب التعلم النشط، والتي تجعل من الممكن التحسين المستمر للنماذج الأساسية من خلال توليد بيانات تدريب جديدة. ويصف الدكتور هانز هولي، المؤلف الرئيسي للدراسة، هذه الطريقة بأنها اختراق في فهم أنظمة الاحتكاك المعقدة. إنه ليس مجرد تقدم أكاديمي، ولكنه أساس واعد لتطوير المواد والأنظمة التي يمكن أن تكون أكثر كفاءة وأداء أفضل في المستقبل.

النهج متعدد التخصصات

يوضح التعاون متعدد التخصصات بين المعاهد كيف أصبح الذكاء الاصطناعي ذا أهمية متزايدة في علوم المواد. يُستخدم الذكاء الاصطناعي ليس فقط للتنبؤ بخصائص المواد، ولكن أيضًا لاكتشاف مواد جديدة من المساحات الهيكلية الكيميائية غير المستكشفة. تُحدث هذه التقنيات ثورة في الوصول إلى مواد جديدة وتوسع بشكل كبير الإمكانيات في مجال أبحاث المواد. تعمل مبادرات قواعد البيانات مثل PoLyInfo على تسهيل الوصول إلى موارد المعلومات المطلوبة، على الرغم من استمرار التحديات في تبادل البيانات وتوحيدها.

يؤدي الذكاء الاصطناعي في علم المواد إلى ظهور مجموعة متنوعة من الأساليب، مثل التحسين الافتراضي وتراجعات الغابة العشوائية، التي تُستخدم للتنبؤ بخصائص المواد. مثال على التقدم في هذا المجال هو أول تنبؤ ناجح لمادة جديدة من الفضاء الأبيض الكيميائي، والذي تم تحقيقه باستخدام مُتراجع الغابة العشوائي.

بشكل عام، يُظهر التعاون بين المؤسسات البحثية واستخدام الذكاء الاصطناعي في أبحاث الاحتكاك مدى قوة التقنيات الجديدة. يمكن أن يكون الارتباط بين النماذج المادية والخوارزميات الذكية أمرًا حاسمًا لتطوير مواد وأنظمة جديدة طويلة الأمد في المستقبل القريب.

تقارير كيت حول هذا الخبر والدور المهم للذكاء الاصطناعي في علوم المواد الحديثة، فيما قامت جامعة فرايبورغ في هذا الشأن بيان صحفي يسلط الضوء على القوة التحويلية لهذا الابتكار. يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول الذكاء الاصطناعي في علم المواد في ويكيبيديا.