Революционен AI метод отключва тайните на триенето!

Революционен AI метод отключва тайните на триенето!

Триенето е повсеместно явление, което се среща в много технически и биологични системи, от двигатели до технически устройства до човешки стави. Въпреки тяхното ежедневно присъствие, физическите процеси, свързани с триенето, често са сложни и трудни за експериментално изследване. Въпреки това, нов метод за симулация, разработен в Университета на Фрайбург и Технологичния институт в Карлсруе (KIT), може да промени това. Този метод използва изкуствен интелект (AI), за да анализира триенето на молекулярно ниво и да прави по-добри прогнози.

Резултатите на изследователите в списаниетоНаучен напредъкпубликувани показват, че комбинацията от физически модели с различни мащаби на дължина и методи за машинно обучение предоставя обещаващи прозрения. Според професор Peter Gumbsch от KIT, тази техника може да осигури по-задълбочено разбиране на сложни системи за триене, което е от голям интерес за индустрията и науката за материалите. Професор Ларс Пастюка от университета във Фрайбург добавя, че този иновативен метод позволява реалистични прогнози за триенето, което може да бъде от решаващо значение за разработването на нови системи с ниско триене и дълготрайни материали.

Новият симулационен метод

Новоразработеният метод описва триенето по-точно и прехвърля процесите към по-големи, технически подходящи системи. Повишава точността и ефективността при симулиране на трибологични системи. Тези подходи са особено ценни, защото разбирането на триенето често се основава на неточни предположения. Компютърните симулации помагат на изследователите да разберат по-добре сложните механизми на триене, смазване и свързаното с тях износване.

Централен елемент на този метод е използването на методи за активно обучение, които правят възможно непрекъснатото подобряване на основните модели чрез генериране на нови данни за обучение. Д-р Ханес Холи, водещ автор на изследването, описва метода като пробив в разбирането на сложните системи на триене. Това не е само академичен напредък, а обещаваща основа за разработването на материали и системи, които биха могли да бъдат по-ефективни и да работят по-добре в бъдеще.

Интердисциплинарният подход

Интердисциплинарното сътрудничество между институтите илюстрира как изкуственият интелект става все по-важен в науката за материалите. AI се използва не само за прогнозиране на свойствата на материалите, но и за откриване на нови материали от неизследвани химически структурни пространства. Тези технологии революционизират достъпа до нови материали и значително разширяват възможностите в областта на изследването на материалите. Инициативи за бази данни като PoLyInfo улесняват достъпа до необходимите информационни ресурси, въпреки че остават предизвикателства при споделянето на данни и стандартизацията.

Изкуственият интелект в науката за материалите поражда различни подходи, като байесова оптимизация и произволни горски регресори, които се използват за прогнозиране на свойствата на материалите. Пример за напредък в тази област е първото успешно прогнозиране на нов материал от химическо бяло пространство, постигнато с помощта на произволен горски регресор.

Като цяло сътрудничеството между изследователските институции и използването на AI в изследванията на триенето показва колко мощни са новите технологии. Връзката между физическите модели и интелигентните алгоритми може да бъде от решаващо значение за разработването на нови, дълготрайни материали и системи в близко бъдеще.

KIT съобщава за тази новина и важната роля на AI в съвременната наука за материалите, докато университетът във Фрайбург в своята Прессъобщение подчертава трансформиращата сила на тази иновация. Допълнителна информация за изкуствения интелект в науката за материалите може да бъде намерена в Уикипедия.