Revolutionaire AI-methode ontgrendelt de geheimen van wrijving!

Revolutionaire AI-methode ontgrendelt de geheimen van wrijving!

Wrijving is een alomtegenwoordig fenomeen dat voorkomt in veel technische en biologische systemen, van motoren tot technische apparaten en menselijke gewrichten. Ondanks hun alledaagse aanwezigheid zijn de fysieke processen die betrokken zijn bij wrijving vaak complex en moeilijk experimenteel te onderzoeken. Een nieuwe simulatiemethode ontwikkeld aan de Universiteit van Freiburg en het Karlsruhe Institute of Technology (KIT) zou hier echter verandering in kunnen brengen. Deze methode maakt gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) om wrijving op moleculair niveau te analyseren en betere voorspellingen te doen.

De resultaten van de onderzoekers in het tijdschriftWetenschappelijke vooruitganggepubliceerde studies laten zien dat de combinatie van fysieke modellen op verschillende lengteschalen en machine learning-methoden veelbelovende inzichten oplevert. Volgens professor Peter Gumbsch van het KIT kan deze techniek een dieper inzicht verschaffen in complexe wrijvingssystemen, wat van groot belang is voor de industrie en de materiaalkunde. Professor Lars Pastewka van de Universiteit van Freiburg voegt eraan toe dat deze innovatieve methode realistische voorspellingen van wrijving mogelijk maakt, wat cruciaal kan zijn voor de ontwikkeling van nieuwe, wrijvingsarme systemen en duurzame materialen.

De nieuwe simulatiemethode

De nieuw ontwikkelde methode beschrijft wrijving nauwkeuriger en brengt de processen over naar grotere, technisch relevante systemen. Het verhoogt de nauwkeurigheid en efficiëntie bij het simuleren van tribologische systemen. Deze benaderingen zijn bijzonder waardevol omdat het begrijpen van wrijving vaak gebaseerd is op onnauwkeurige aannames. Computersimulaties helpen onderzoekers de complexe mechanismen van wrijving, smering en de daarmee gepaard gaande slijtage beter te begrijpen.

Centraal onderdeel van deze methode is het gebruik van actieve leermethoden, die het mogelijk maken om de onderliggende modellen continu te verbeteren door nieuwe trainingsgegevens te genereren. Dr. Hannes Holey, hoofdauteur van het onderzoek, beschrijft de methode als een doorbraak in het begrijpen van complexe wrijvingssystemen. Het is niet alleen een academische vooruitgang, maar een veelbelovende basis voor de ontwikkeling van materialen en systemen die in de toekomst efficiënter kunnen zijn en beter kunnen presteren.

De interdisciplinaire aanpak

De interdisciplinaire samenwerking tussen de instituten illustreert hoe kunstmatige intelligentie steeds belangrijker wordt in de materiaalkunde. AI wordt niet alleen gebruikt om materiaaleigenschappen te voorspellen, maar ook om nieuwe materialen uit onontgonnen chemische structurele ruimtes te ontdekken. Deze technologieën zorgen voor een revolutie in de toegang tot nieuwe materialen en breiden de mogelijkheden op het gebied van materiaalonderzoek aanzienlijk uit. Database-initiatieven zoals PoLyInfo vergemakkelijken de toegang tot de benodigde informatiebronnen, hoewel er nog steeds uitdagingen bestaan ​​op het gebied van het delen en standaardiseren van gegevens.

Kunstmatige intelligentie in de materiaalkunde leidt tot een verscheidenheid aan benaderingen, zoals Bayesiaanse optimalisatie en willekeurige bosregressoren, die worden gebruikt om de eigenschappen van materialen te voorspellen. Een voorbeeld van vooruitgang op dit gebied is de eerste succesvolle voorspelling van een nieuw materiaal uit de chemische witte ruimte, bereikt met behulp van een willekeurige bosregressor.

Over het geheel genomen laat de samenwerking tussen onderzoeksinstellingen en het gebruik van AI in frictieonderzoek zien hoe krachtig nieuwe technologieën zijn. De verbinding tussen fysieke modellen en intelligente algoritmen kan cruciaal zijn voor de ontwikkeling van nieuwe, duurzame materialen en systemen in de nabije toekomst.

KIT meldt over dit nieuws en de belangrijke rol van AI in de moderne materiaalkunde, terwijl de Universiteit van Freiburg in haar Persbericht onderstreept de transformerende kracht van deze innovatie. Meer informatie over kunstmatige intelligentie in de materiaalkunde is te vinden in de Wikipedia.