A forradalmi mesterséges intelligencia módszer feltárja a súrlódás titkait!

A forradalmi mesterséges intelligencia módszer feltárja a súrlódás titkait!

A súrlódás mindenütt jelen lévő jelenség, amely számos műszaki és biológiai rendszerben előfordul, a motoroktól a műszaki eszközökön át az emberi ízületekig. A súrlódásban szerepet játszó fizikai folyamatok mindennapi jelenlétük ellenére gyakran bonyolultak és kísérletileg nehezen vizsgálhatók. A Freiburgi Egyetemen és a Karlsruhei Technológiai Intézetben (KIT) kifejlesztett új szimulációs módszer azonban változtathat ezen. Ez a módszer mesterséges intelligenciát (AI) használ a súrlódás molekuláris szintű elemzésére és jobb előrejelzések készítésére.

A kutatók eredményei a folyóiratbanA tudomány fejlődéseközzétett tanulmányok azt mutatják, hogy a különböző hosszúságú skálájú fizikai modellek és a gépi tanulási módszerek kombinációja ígéretes betekintést nyújt. Peter Gumbsch professzor, a KIT munkatársa szerint ez a technika lehetővé teszi az összetett súrlódási rendszerek mélyebb megértését, ami nagy érdeklődésre tart számot az ipar és az anyagtudomány számára. Lars Pastewka, a Freiburgi Egyetem professzora hozzáteszi, hogy ez az innovatív módszer lehetővé teszi a súrlódás reális előrejelzését, ami kulcsfontosságú lehet új, alacsony súrlódású rendszerek és hosszú élettartamú anyagok kifejlesztésében.

Az új szimulációs módszer

Az újonnan kifejlesztett módszer pontosabban írja le a súrlódást, és a folyamatokat nagyobb, műszakilag releváns rendszerekbe viszi át. Növeli a pontosságot és a hatékonyságot a tribológiai rendszerek szimulálásakor. Ezek a megközelítések különösen értékesek, mivel a súrlódás megértése gyakran pontatlan feltételezéseken alapul. A számítógépes szimulációk segítenek a kutatóknak jobban megérteni a súrlódás, a kenés és a kapcsolódó kopás összetett mechanizmusait.

Ennek a módszernek központi eleme az aktív tanulási módszerek alkalmazása, amelyek lehetővé teszik a mögöttes modellek folyamatos fejlesztését új képzési adatok generálásával. Dr. Hannes Holey, a tanulmány vezető szerzője a módszert áttörésként írja le a komplex súrlódási rendszerek megértésében. Ez nem csupán tudományos előrelépés, hanem ígéretes alap olyan anyagok és rendszerek fejlesztéséhez, amelyek a jövőben hatékonyabbak és jobban teljesíthetnek.

Az interdiszciplináris megközelítés

Az intézetek közötti interdiszciplináris együttműködés jól szemlélteti, hogy a mesterséges intelligencia egyre fontosabbá válik az anyagtudományban. Az AI nemcsak az anyagok tulajdonságainak előrejelzésére szolgál, hanem új anyagok felfedezésére is feltáratlan kémiai szerkezeti terekből. Ezek a technológiák forradalmasítják az új anyagokhoz való hozzáférést, és jelentősen kibővítik a lehetőségeket az anyagkutatás területén. Az olyan adatbázis-kezdeményezések, mint a PoLyInfo, megkönnyítik a szükséges információforrásokhoz való hozzáférést, bár továbbra is kihívások vannak az adatmegosztás és a szabványosítás terén.

Az anyagtudományban a mesterséges intelligencia számos megközelítést hoz létre, mint például a Bayes-féle optimalizálás és a véletlenszerű erdőregresszorok, amelyeket az anyagok tulajdonságainak előrejelzésére használnak. Az ezen a területen elért előrehaladás egyik példája az új anyag első sikeres előrejelzése a kémiai fehér térből, amelyet véletlenszerű erdőregresszor segítségével értek el.

Összességében a kutatóintézetek közötti együttműködés és a mesterséges intelligencia súrlódási kutatásokban való felhasználása megmutatja, milyen erősek az új technológiák. A fizikai modellek és az intelligens algoritmusok közötti kapcsolat kulcsfontosságú lehet a közeljövőben új, hosszú élettartamú anyagok és rendszerek kifejlesztésében.

A KIT beszámol ezekről a hírekről és az AI fontos szerepéről a modern anyagtudományban, míg a Freiburgi Egyetem a maga Sajtóközlemény kiemeli ennek az innovációnak az átalakító erejét. A mesterséges intelligenciáról az anyagtudományban további információk találhatók a Wikipédia.