Η επαναστατική μέθοδος AI ξεκλειδώνει τα μυστικά της τριβής!

Η επαναστατική μέθοδος AI ξεκλειδώνει τα μυστικά της τριβής!

Η τριβή είναι ένα πανταχού παρόν φαινόμενο που εμφανίζεται σε πολλά τεχνικά και βιολογικά συστήματα, από κινητήρες έως τεχνικές συσκευές έως ανθρώπινες αρθρώσεις. Παρά την καθημερινή τους παρουσία, οι φυσικές διεργασίες που εμπλέκονται στην τριβή είναι συχνά περίπλοκες και δύσκολο να διερευνηθούν πειραματικά. Ωστόσο, μια νέα μέθοδος προσομοίωσης που αναπτύχθηκε στο Πανεπιστήμιο του Φράιμπουργκ και στο Ινστιτούτο Τεχνολογίας της Καρλσρούης (KIT) θα μπορούσε να το αλλάξει αυτό. Αυτή η μέθοδος χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη (AI) για να αναλύσει την τριβή σε μοριακό επίπεδο και να κάνει καλύτερες προβλέψεις.

Τα αποτελέσματα των ερευνητών στο περιοδικόΠροόδους της Επιστήμηςπου δημοσιεύθηκαν δείχνουν ότι ο συνδυασμός φυσικών μοντέλων σε διαφορετικές κλίμακες μήκους και μεθόδων μηχανικής μάθησης παρέχει πολλά υποσχόμενα στοιχεία. Σύμφωνα με τον καθηγητή Peter Gumbsch από το KIT, αυτή η τεχνική μπορεί να προσφέρει μια βαθύτερη κατανόηση των πολύπλοκων συστημάτων τριβής, κάτι που παρουσιάζει μεγάλο ενδιαφέρον για τη βιομηχανία και την επιστήμη των υλικών. Ο καθηγητής Lars Pastewka από το Πανεπιστήμιο του Φράιμπουργκ προσθέτει ότι αυτή η καινοτόμος μέθοδος επιτρέπει ρεαλιστικές προβλέψεις τριβής, που μπορεί να είναι ζωτικής σημασίας για την ανάπτυξη νέων συστημάτων χαμηλής τριβής και υλικών μεγάλης διάρκειας.

Η νέα μέθοδος προσομοίωσης

Η πρόσφατα αναπτυγμένη μέθοδος περιγράφει την τριβή με μεγαλύτερη ακρίβεια και μεταφέρει τις διαδικασίες σε μεγαλύτερα, τεχνικά σχετικά συστήματα. Αυξάνει την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα κατά την προσομοίωση τριβολογικών συστημάτων. Αυτές οι προσεγγίσεις είναι ιδιαίτερα πολύτιμες επειδή η κατανόηση της τριβής βασίζεται συχνά σε ανακριβείς υποθέσεις. Οι προσομοιώσεις σε υπολογιστή βοηθούν τους ερευνητές να κατανοήσουν καλύτερα τους πολύπλοκους μηχανισμούς τριβής, λίπανσης και της σχετικής φθοράς.

Κεντρικό στοιχείο αυτής της μεθόδου είναι η χρήση ενεργών μεθόδων μάθησης, οι οποίες καθιστούν δυνατή τη συνεχή βελτίωση των υποκείμενων μοντέλων δημιουργώντας νέα δεδομένα εκπαίδευσης. Ο Δρ Hannes Holey, επικεφαλής συγγραφέας της μελέτης, περιγράφει τη μέθοδο ως μια σημαντική ανακάλυψη στην κατανόηση πολύπλοκων συστημάτων τριβής. Δεν είναι απλώς μια ακαδημαϊκή πρόοδος, αλλά μια πολλά υποσχόμενη βάση για την ανάπτυξη υλικών και συστημάτων που θα μπορούσαν να είναι πιο αποτελεσματικά και να αποδίδουν καλύτερα στο μέλλον.

Η διεπιστημονική προσέγγιση

Η διεπιστημονική συνεργασία μεταξύ των ινστιτούτων δείχνει πώς η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται όλο και πιο σημαντική στην επιστήμη των υλικών. Το AI χρησιμοποιείται όχι μόνο για την πρόβλεψη των ιδιοτήτων των υλικών αλλά και για την ανακάλυψη νέων υλικών από ανεξερεύνητους χημικούς δομικούς χώρους. Αυτές οι τεχνολογίες φέρνουν επανάσταση στην πρόσβαση σε νέα υλικά και διευρύνουν σημαντικά τις δυνατότητες στον τομέα της έρευνας υλικών. Οι πρωτοβουλίες βάσεων δεδομένων όπως το PoLyInfo διευκολύνουν την πρόσβαση στους απαραίτητους πόρους πληροφοριών, αν και εξακολουθούν να υπάρχουν προκλήσεις όσον αφορά την κοινή χρήση και την τυποποίηση δεδομένων.

Η τεχνητή νοημοσύνη στην επιστήμη των υλικών οδηγεί σε μια ποικιλία προσεγγίσεων, όπως η Bayesian βελτιστοποίηση και οι τυχαίοι δασικοί παλινδρομητές, που χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη των ιδιοτήτων των υλικών. Ένα παράδειγμα προόδου σε αυτόν τον τομέα είναι η πρώτη επιτυχημένη πρόβλεψη ενός νέου υλικού από το χημικό λευκό διάστημα, που επιτεύχθηκε χρησιμοποιώντας έναν τυχαίο δασικό παλινδρομητή.

Συνολικά, η συνεργασία μεταξύ ερευνητικών ιδρυμάτων και η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην έρευνα τριβής δείχνει πόσο ισχυρές είναι οι νέες τεχνολογίες. Η σύνδεση μεταξύ φυσικών μοντέλων και ευφυών αλγορίθμων θα μπορούσε να είναι κρίσιμη για την ανάπτυξη νέων υλικών και συστημάτων μεγάλης διάρκειας στο εγγύς μέλλον.

Αναφέρει το KIT σχετικά με αυτά τα νέα και τον σημαντικό ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης στη σύγχρονη επιστήμη των υλικών, ενώ το Πανεπιστήμιο του Φράιμπουργκ σε αυτήν Δελτίο τύπου υπογραμμίζει τη μεταμορφωτική δύναμη αυτής της καινοτομίας. Περισσότερες πληροφορίες σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη στην επιστήμη των υλικών μπορείτε να βρείτε στο Βικιπαίδεια.