Suche
Mein Konto
Revolutionær AI-metode låser friktionens hemmeligheder op!
Forskere ved KIT og University of Freiburg udvikler en AI-understøttet metode til mere præcis simulering af friktion.
Revolutionær AI-metode låser friktionens hemmeligheder op!
Friktion er et allestedsnærværende fænomen, der forekommer i mange tekniske og biologiske systemer, fra motorer til tekniske anordninger til menneskelige led. På trods af deres daglige tilstedeværelse er de fysiske processer involveret i friktion ofte komplekse og vanskelige at undersøge eksperimentelt. En ny simuleringsmetode udviklet ved universitetet i Freiburg og Karlsruhe Institute of Technology (KIT) kan dog ændre dette. Denne metode bruger kunstig intelligens (AI) til at analysere friktion på molekylært niveau og lave bedre forudsigelser.
Resultaterne af forskerne i tidsskriftetVidenskabens fremskridtoffentliggjort viser, at kombinationen af fysiske modeller i forskellige længdeskalaer og maskinlæringsmetoder giver lovende indsigt. Ifølge professor Peter Gumbsch fra KIT kan denne teknik give en dybere forståelse af komplekse friktionssystemer, hvilket er af stor interesse for industri og materialevidenskab. Professor Lars Pastewka fra Universitetet i Freiburg tilføjer, at denne innovative metode muliggør realistiske forudsigelser af friktion, som kan være afgørende for udviklingen af nye lavfriktionssystemer og langtidsholdbare materialer.
Den nye simuleringsmetode
Den nyudviklede metode beskriver friktion mere præcist og overfører processerne til større, teknisk relevante systemer. Det øger nøjagtigheden og effektiviteten ved simulering af tribologiske systemer. Disse tilgange er særligt værdifulde, fordi forståelse af friktion ofte er baseret på unøjagtige antagelser. Computersimuleringer hjælper forskere med bedre at forstå de komplekse mekanismer af friktion, smøring og det tilhørende slid.
Et centralt element i denne metode er brugen af aktive læringsmetoder, som gør det muligt løbende at forbedre de bagvedliggende modeller ved at generere nye træningsdata. Dr. Hannes Holey, hovedforfatter af undersøgelsen, beskriver metoden som et gennembrud i forståelsen af komplekse friktionssystemer. Det er ikke kun et akademisk fremskridt, men et lovende grundlag for udvikling af materialer og systemer, der kunne være mere effektive og yde bedre i fremtiden.
Den tværfaglige tilgang
Det tværfaglige samarbejde mellem institutterne illustrerer, hvordan kunstig intelligens bliver stadig vigtigere inden for materialevidenskab. AI bruges ikke kun til at forudsige materialeegenskaber, men også til at opdage nye materialer fra uudforskede kemiske strukturelle rum. Disse teknologier revolutionerer adgangen til nye materialer og udvider mulighederne markant inden for materialeforskning. Databaseinitiativer såsom PoLyInfo letter adgangen til nødvendige informationsressourcer, selvom der stadig er udfordringer med datadeling og standardisering.
Kunstig intelligens inden for materialevidenskab giver anledning til en række forskellige tilgange, såsom Bayesiansk optimering og tilfældige skovregressorer, der bruges til at forudsige materialers egenskaber. Et eksempel på fremskridt på dette område er den første vellykkede forudsigelse af et nyt materiale fra kemisk hvidt rum, opnået ved hjælp af en tilfældig skovregressor.
Samlet set viser samarbejdet mellem forskningsinstitutioner og brugen af AI i friktionsforskning, hvor kraftfulde nye teknologier er. Sammenhængen mellem fysiske modeller og intelligente algoritmer kan blive afgørende for udviklingen af nye, langtidsholdbare materialer og systemer i den nærmeste fremtid.
KIT rapporterer om denne nyhed og den vigtige rolle, AI spiller i moderne materialevidenskab, mens universitetet i Freiburg i sin Pressemeddelelse understreger denne innovations transformative kraft. Yderligere information om kunstig intelligens inden for materialevidenskab kan findes i Wikipedia.