Revolucionarna AI metoda otkriva tajne trenja!

Revolucionarna AI metoda otkriva tajne trenja!

Trenje je sveprisutna pojava koja se javlja u mnogim tehničkim i biološkim sustavima, od motora preko tehničkih uređaja do ljudskih zglobova. Unatoč njihovoj svakodnevnoj prisutnosti, fizikalni procesi uključeni u trenje često su složeni i teško ih je eksperimentalno istražiti. Međutim, nova metoda simulacije razvijena na Sveučilištu u Freiburgu i Tehnološkom institutu Karlsruhe (KIT) mogla bi to promijeniti. Ova metoda koristi umjetnu inteligenciju (AI) za analizu trenja na molekularnoj razini i davanje boljih predviđanja.

Rezultati istraživača u časopisuZnanstveni napredakobjavljeni pokazuju da kombinacija fizičkih modela na različitim duljinama i metoda strojnog učenja daje obećavajuće uvide. Prema profesoru Peteru Gumbschu s KIT-a, ova tehnika može pružiti dublje razumijevanje složenih sustava trenja, što je od velikog interesa za industriju i znanost o materijalima. Profesor Lars Pastewka sa Sveučilišta u Freiburgu dodaje kako ova inovativna metoda omogućuje realna predviđanja trenja, što može biti ključno za razvoj novih sustava s niskim trenjem i dugotrajnih materijala.

Nova metoda simulacije

Novorazvijena metoda preciznije opisuje trenje i prenosi procese na veće, tehnički relevantne sustave. Povećava točnost i učinkovitost pri simulaciji triboloških sustava. Ovi su pristupi osobito vrijedni jer se razumijevanje trenja često temelji na netočnim pretpostavkama. Računalne simulacije pomažu istraživačima da bolje razumiju složene mehanizme trenja, podmazivanja i povezanog trošenja.

Središnji element ove metode je korištenje metoda aktivnog učenja, koje omogućuju kontinuirano poboljšanje temeljnih modela generiranjem novih podataka o obuci. Dr. Hannes Holey, glavni autor studije, opisuje metodu kao proboj u razumijevanju složenih sustava trenja. To nije samo akademski napredak, već obećavajuća osnova za razvoj materijala i sustava koji bi mogli biti učinkovitiji i bolje funkcionirati u budućnosti.

Interdisciplinarni pristup

Interdisciplinarna suradnja između instituta ilustrira kako umjetna inteligencija postaje sve važnija u znanosti o materijalima. AI se ne koristi samo za predviđanje svojstava materijala, već i za otkrivanje novih materijala iz neistraženih kemijskih strukturnih prostora. Ove tehnologije revolucioniraju pristup novim materijalima i značajno proširuju mogućnosti u području istraživanja materijala. Inicijative za baze podataka kao što je PoLyInfo olakšavaju pristup potrebnim informacijskim resursima, iako ostaju izazovi u dijeljenju podataka i standardizaciji.

Umjetna inteligencija u znanosti o materijalima dovodi do različitih pristupa, kao što su Bayesova optimizacija i nasumični šumski regresori, koji se koriste za predviđanje svojstava materijala. Primjer napretka u ovom području je prvo uspješno predviđanje novog materijala iz kemijskog bijelog prostora, postignuto korištenjem nasumičnog šumskog regresora.

Općenito, suradnja između istraživačkih institucija i korištenje umjetne inteligencije u istraživanju trenja pokazuje koliko su nove tehnologije moćne. Veza između fizičkih modela i inteligentnih algoritama mogla bi biti ključna za razvoj novih, dugotrajnih materijala i sustava u bliskoj budućnosti.

Izvještava KIT o ovoj vijesti i važnoj ulozi umjetne inteligencije u modernoj znanosti o materijalima, dok Sveučilište u Freiburgu u svom Priopćenje za javnost naglašava transformativnu snagu ove inovacije. Dodatne informacije o umjetnoj inteligenciji u znanosti o materijalima mogu se pronaći u Wikipedia.