Vallankumouksellinen AI-menetelmä avaa kitkan salaisuudet!

Vallankumouksellinen AI-menetelmä avaa kitkan salaisuudet!

Kitka on kaikkialla esiintyvä ilmiö, jota esiintyy monissa teknisissä ja biologisissa järjestelmissä moottoreista teknisiin laitteisiin ihmisten niveliin. Huolimatta päivittäisestä läsnäolostaan, kitkaan liittyvät fysikaaliset prosessit ovat usein monimutkaisia ​​ja vaikeasti tutkittavia kokeellisesti. Freiburgin yliopistossa ja Karlsruhen teknologiainstituutissa (KIT) kehitetty uusi simulointimenetelmä voisi kuitenkin muuttaa tämän. Tämä menetelmä käyttää tekoälyä (AI) analysoimaan kitkaa molekyylitasolla ja tekemään parempia ennusteita.

Tutkijoiden tulokset lehdessäTiede edistyyjulkaistut osoittavat, että eri pituisten fyysisten mallien ja koneoppimismenetelmien yhdistelmä tarjoaa lupaavia oivalluksia. KIT:n professori Peter Gumbschin mukaan tämä tekniikka voi tarjota syvemmän ymmärryksen monimutkaisista kitkajärjestelmistä, mikä kiinnostaa suuresti teollisuutta ja materiaalitieteitä. Professori Lars Pastewka Freiburgin yliopistosta lisää, että tämä innovatiivinen menetelmä mahdollistaa realistisen kitkan ennustamisen, mikä voi olla ratkaisevaa uusien, vähäkitkaisten järjestelmien ja pitkäikäisten materiaalien kehittämisessä.

Uusi simulointimenetelmä

Uusi kehitetty menetelmä kuvaa kitkaa tarkemmin ja siirtää prosessit suurempiin, teknisesti oleellisiin järjestelmiin. Se lisää tarkkuutta ja tehokkuutta simuloitaessa tribologisia järjestelmiä. Nämä lähestymistavat ovat erityisen arvokkaita, koska kitkan ymmärtäminen perustuu usein epätarkkoihin oletuksiin. Tietokonesimulaatiot auttavat tutkijoita ymmärtämään paremmin kitkan, voitelun ja niihin liittyvän kulumisen monimutkaisia ​​mekanismeja.

Tämän menetelmän keskeinen osa on aktiivisten oppimismenetelmien käyttö, jotka mahdollistavat taustalla olevien mallien jatkuvan parantamisen tuottamalla uutta koulutusdataa. Tohtori Hannes Holey, tutkimuksen johtava kirjoittaja, kuvailee menetelmää läpimurtoksi monimutkaisten kitkajärjestelmien ymmärtämisessä. Se ei ole vain akateeminen edistysaskel, vaan lupaava perusta materiaalien ja järjestelmien kehittämiselle, jotka voisivat olla tehokkaampia ja parempia tulevaisuudessa.

Tieteidenvälistä lähestymistapaa

Tieteidenvälinen yhteistyö instituuttien välillä osoittaa, kuinka tekoälyn merkitys materiaalitieteessä kasvaa. Tekoälyä ei käytetä vain materiaalien ominaisuuksien ennustamiseen, vaan myös uusien materiaalien löytämiseen tutkimattomista kemiallisista rakennetiloista. Nämä tekniikat mullistavat uusien materiaalien saatavuuden ja laajentavat merkittävästi mahdollisuuksia materiaalitutkimuksen alalla. Tietokantaaloitteet, kuten PoLyInfo, helpottavat pääsyä tarvittaviin tietoresursseihin, vaikka haasteita tiedon jakamisessa ja standardoinnissa on edelleen.

Materiaalitieteen tekoäly synnyttää erilaisia ​​lähestymistapoja, kuten Bayesin optimointia ja satunnaisia ​​metsäregressoreita, joita käytetään materiaalien ominaisuuksien ennustamiseen. Esimerkki edistymisestä tällä alueella on ensimmäinen onnistunut uuden materiaalin ennustus kemiallisesta tyhjästä tilasta, joka saavutettiin käyttämällä satunnaista metsäregressoria.

Kaiken kaikkiaan tutkimuslaitosten välinen yhteistyö ja tekoälyn käyttö kitkatutkimuksessa osoittavat, kuinka tehokkaita uudet teknologiat ovat. Fyysisten mallien ja älykkäiden algoritmien välinen yhteys voi olla ratkaiseva uusien, pitkäikäisten materiaalien ja järjestelmien kehittämisessä lähitulevaisuudessa.

KIT raportoi tästä uutisesta ja tekoälyn tärkeästä roolista nykyaikaisessa materiaalitieteessä, kun taas Freiburgin yliopisto sen Lehdistötiedote korostaa tämän innovaation muutosvoimaa. Lisätietoa materiaalitieteen tekoälystä löytyy osoitteesta Wikipedia.