Il rivoluzionario metodo AI svela i segreti dell'attrito!

Il rivoluzionario metodo AI svela i segreti dell'attrito!

L'attrito è un fenomeno onnipresente che si verifica in molti sistemi tecnici e biologici, dai motori ai dispositivi tecnici alle articolazioni umane. Nonostante la loro presenza quotidiana, i processi fisici coinvolti nell’attrito sono spesso complessi e difficili da indagare sperimentalmente. Tuttavia, un nuovo metodo di simulazione sviluppato dall’Università di Friburgo e dal Karlsruhe Institute of Technology (KIT) potrebbe cambiare la situazione. Questo metodo utilizza l’intelligenza artificiale (AI) per analizzare l’attrito a livello molecolare e fare previsioni migliori.

I risultati dei ricercatori sulla rivistaProgressi della scienzapubblicati mostrano che la combinazione di modelli fisici su diverse scale di lunghezza e metodi di apprendimento automatico fornisce spunti promettenti. Secondo il professor Peter Gumbsch del KIT, questa tecnica può fornire una comprensione più approfondita dei complessi sistemi di attrito, il che è di grande interesse per l'industria e la scienza dei materiali. Il professor Lars Pastewka dell'Università di Friburgo aggiunge che questo metodo innovativo consente previsioni realistiche dell'attrito, che può essere fondamentale per lo sviluppo di nuovi sistemi a basso attrito e materiali di lunga durata.

Il nuovo metodo di simulazione

Il metodo appena sviluppato descrive l’attrito in modo più preciso e trasferisce i processi a sistemi più grandi e tecnicamente rilevanti. Aumenta la precisione e l'efficienza durante la simulazione di sistemi tribologici. Questi approcci sono particolarmente preziosi perché la comprensione degli attriti si basa spesso su presupposti imprecisi. Le simulazioni al computer aiutano i ricercatori a comprendere meglio i complessi meccanismi di attrito, lubrificazione e usura associata.

Un elemento centrale di questo metodo è l'uso di metodi di apprendimento attivo, che consentono di migliorare continuamente i modelli sottostanti generando nuovi dati di formazione. Il dottor Hannes Holey, autore principale dello studio, descrive il metodo come una svolta nella comprensione dei sistemi di attrito complessi. Non si tratta solo di un progresso accademico, ma di una base promettente per lo sviluppo di materiali e sistemi che potrebbero essere più efficienti e funzionare meglio in futuro.

L'approccio interdisciplinare

La collaborazione interdisciplinare tra gli istituti illustra come l’intelligenza artificiale stia diventando sempre più importante nella scienza dei materiali. L’intelligenza artificiale viene utilizzata non solo per prevedere le proprietà dei materiali, ma anche per scoprire nuovi materiali da spazi strutturali chimici inesplorati. Queste tecnologie rivoluzionano l’accesso a nuovi materiali e ampliano significativamente le possibilità nel campo della ricerca sui materiali. Le iniziative di database come PoLyInfo stanno facilitando l’accesso alle risorse informative necessarie, sebbene permangano sfide nella condivisione e nella standardizzazione dei dati.

L’intelligenza artificiale nella scienza dei materiali dà origine a una varietà di approcci, come l’ottimizzazione bayesiana e i regressori casuali della foresta, che vengono utilizzati per prevedere le proprietà dei materiali. Un esempio di progresso in quest’area è la prima previsione riuscita di un nuovo materiale dallo spazio bianco chimico, ottenuta utilizzando un regressore casuale della foresta.

Nel complesso, la collaborazione tra istituti di ricerca e l’uso dell’intelligenza artificiale nella ricerca sull’attrito mostra quanto siano potenti le nuove tecnologie. La connessione tra modelli fisici e algoritmi intelligenti potrebbe rivelarsi cruciale per lo sviluppo di nuovi materiali e sistemi durevoli nel prossimo futuro.

Rapporti KIT su questa novità e sull'importante ruolo dell'intelligenza artificiale nella moderna scienza dei materiali, mentre l'Università di Friburgo nel suo Comunicato stampa sottolinea il potere trasformativo di questa innovazione. Ulteriori informazioni sull'intelligenza artificiale nella scienza dei materiali sono disponibili in Wikipedia.