Revoliucinis AI metodas atskleidžia trinties paslaptis!

Revoliucinis AI metodas atskleidžia trinties paslaptis!

Trintis yra visur paplitęs reiškinys, atsirandantis daugelyje techninių ir biologinių sistemų – nuo ​​variklių iki techninių prietaisų iki žmogaus sąnarių. Nepaisant jų kasdieninio buvimo, fiziniai procesai, susiję su trintimi, dažnai yra sudėtingi ir sunkiai tiriami eksperimentiškai. Tačiau Freiburgo universitete ir Karlsrūhės technologijos institute (KIT) sukurtas naujas modeliavimo metodas galėtų tai pakeisti. Šis metodas naudoja dirbtinį intelektą (AI), kad analizuotų trintį molekuliniu lygiu ir geriau prognozuotų.

Mokslininkų rezultatai žurnaleMokslo pažangapaskelbti rodo, kad skirtingų ilgių fizinių modelių ir mašininio mokymosi metodų derinys suteikia daug žadančių įžvalgų. Pasak profesoriaus Peterio Gumbscho iš KIT, ši technika gali padėti giliau suprasti sudėtingas trinties sistemas, o tai labai domina pramonę ir medžiagų mokslą. Profesorius Larsas Pastewka iš Freiburgo universiteto priduria, kad šis novatoriškas metodas leidžia realiai prognozuoti trintį, kuri gali būti labai svarbi kuriant naujas, mažos trinties sistemas ir ilgaamžes medžiagas.

Naujas modeliavimo metodas

Naujai sukurtas metodas tiksliau apibūdina trintį ir perkelia procesus į didesnes, techniškai aktualias sistemas. Tai padidina tikslumą ir efektyvumą imituojant tribologines sistemas. Šie metodai yra ypač vertingi, nes trinties supratimas dažnai grindžiamas netiksliomis prielaidomis. Kompiuterinis modeliavimas padeda tyrėjams geriau suprasti sudėtingus trinties, tepimo ir susidėvėjimo mechanizmus.

Pagrindinis šio metodo elementas yra aktyvaus mokymosi metodų naudojimas, leidžiantis nuolat tobulinti pagrindinius modelius generuojant naujus mokymo duomenis. Dr. Hannesas Holey, pagrindinis tyrimo autorius, šį metodą apibūdina kaip proveržį suprantant sudėtingas trinties sistemas. Tai ne tik akademinė pažanga, bet ir perspektyvus pagrindas kuriant medžiagas ir sistemas, kurios ateityje galėtų būti veiksmingesnės ir geriau veiktų.

Tarpdisciplininis požiūris

Tarpdisciplininis institutų bendradarbiavimas iliustruoja, kaip dirbtinis intelektas tampa vis svarbesnis medžiagų moksle. AI naudojamas ne tik medžiagų savybėms numatyti, bet ir atrasti naujas medžiagas iš neištirtų cheminių struktūrinių erdvių. Šios technologijos keičia prieigą prie naujų medžiagų ir žymiai išplečia galimybes medžiagų tyrimų srityje. Duomenų bazių iniciatyvos, pvz., „PoLyInfo“, palengvina prieigą prie reikalingų informacijos išteklių, nors dalijimosi duomenimis ir standartizavimo iššūkių išlieka.

Dirbtinis intelektas medžiagų mokslo srityje sukuria įvairius metodus, tokius kaip Bajeso optimizavimas ir atsitiktiniai miško regresoriai, kurie naudojami medžiagų savybėms prognozuoti. Pažangos šioje srityje pavyzdys yra pirmasis sėkmingas naujos medžiagos numatymas iš cheminės baltosios erdvės, pasiektas naudojant atsitiktinį miško regresorių.

Apskritai mokslinių tyrimų institucijų bendradarbiavimas ir DI naudojimas trinties tyrimuose rodo, kokios galingos yra naujos technologijos. Ryšys tarp fizinių modelių ir pažangių algoritmų gali būti labai svarbus kuriant naujas, ilgalaikes medžiagas ir sistemas artimiausioje ateityje.

KIT praneša apie šias naujienas ir svarbų AI vaidmenį šiuolaikiniame medžiagų moksle, o Freiburgo universitetas savo Pranešimas spaudai pabrėžia šios naujovės transformuojančią galią. Daugiau informacijos apie dirbtinį intelektą medžiagų moksle galite rasti Vikipedija.