Revolucionārā AI metode atklāj berzes noslēpumus!

Revolucionārā AI metode atklāj berzes noslēpumus!

Berze ir visuresoša parādība, kas rodas daudzās tehniskās un bioloģiskās sistēmās, sākot no dzinējiem līdz tehniskām ierīcēm un beidzot ar cilvēka locītavām. Neskatoties uz to ikdienas klātbūtni, ar berzi saistītie fiziskie procesi bieži ir sarežģīti un grūti eksperimentāli izmeklējami. Tomēr Freiburgas Universitātē un Karlsrūes Tehnoloģiju institūtā (KIT) izstrādātā jauna simulācijas metode to varētu mainīt. Šī metode izmanto mākslīgo intelektu (AI), lai analizētu berzi molekulārā līmenī un veiktu labākas prognozes.

Pētnieku rezultāti žurnālāZinātnes attīstībapublicētie liecina, ka dažādu garuma skalu fizisko modeļu un mašīnmācīšanās metožu kombinācija sniedz daudzsološu ieskatu. Saskaņā ar KIT profesora Pētera Gumbša teikto, šī metode var sniegt dziļāku izpratni par sarežģītām berzes sistēmām, kas ļoti interesē rūpniecību un materiālu zinātni. Profesors Larss Pastevka no Freiburgas universitātes piebilst, ka šī novatoriskā metode ļauj reālistiski prognozēt berzi, kas var būt ļoti svarīga jaunu, zemas berzes sistēmu un ilgstošu materiālu izstrādē.

Jaunā simulācijas metode

Jaunizstrādātā metode precīzāk apraksta berzi un pārnes procesus uz lielākām, tehniski atbilstošām sistēmām. Tas palielina precizitāti un efektivitāti, simulējot triboloģiskās sistēmas. Šīs pieejas ir īpaši vērtīgas, jo berzes izpratne bieži balstās uz neprecīziem pieņēmumiem. Datoru simulācijas palīdz pētniekiem labāk izprast sarežģītos berzes, eļļošanas un ar to saistīto nodiluma mehānismus.

Šīs metodes centrālais elements ir aktīvo mācību metožu izmantošana, kas ļauj nepārtraukti uzlabot pamatā esošos modeļus, ģenerējot jaunus apmācību datus. Dr Hannes Holey, pētījuma vadošais autors, apraksta metodi kā izrāvienu sarežģītu berzes sistēmu izpratnē. Tas nav tikai akadēmisks progress, bet arī daudzsološs pamats tādu materiālu un sistēmu izstrādei, kas varētu būt efektīvāki un labāk darboties nākotnē.

Starpdisciplināra pieeja

Institūtu starpdisciplinārā sadarbība parāda, kā mākslīgais intelekts kļūst arvien svarīgāks materiālu zinātnē. AI tiek izmantots ne tikai materiālu īpašību prognozēšanai, bet arī jaunu materiālu atklāšanai no neizpētītām ķīmiskajām strukturālajām telpām. Šīs tehnoloģijas revolucionizē piekļuvi jauniem materiāliem un būtiski paplašina iespējas materiālu izpētes jomā. Datu bāzes iniciatīvas, piemēram, PoLyInfo, atvieglo piekļuvi nepieciešamajiem informācijas resursiem, lai gan joprojām pastāv problēmas datu koplietošanā un standartizācijā.

Mākslīgais intelekts materiālu zinātnē rada dažādas pieejas, piemēram, Bajesa optimizāciju un nejaušus meža regresorus, ko izmanto, lai prognozētu materiālu īpašības. Progresa piemērs šajā jomā ir pirmā veiksmīgā jauna materiāla prognozēšana no ķīmiskās baltās vietas, kas panākta, izmantojot nejaušu meža regresoru.

Kopumā sadarbība starp pētniecības iestādēm un mākslīgā intelekta izmantošana berzes pētījumos parāda, cik spēcīgas ir jaunās tehnoloģijas. Saikne starp fiziskiem modeļiem un viedajiem algoritmiem varētu būt izšķiroša jaunu, ilgstošu materiālu un sistēmu izstrādei tuvākajā nākotnē.

KIT ziņo par šīm ziņām un AI svarīgo lomu mūsdienu materiālu zinātnē, savukārt Freiburgas Universitāte savā Preses relīze uzsver šīs inovācijas pārveidojošo spēku. Papildinformāciju par mākslīgo intelektu materiālzinātnē var atrast Wikipedia.