Revolusjonerende AI-metode låser opp friksjonens hemmeligheter!

Revolusjonerende AI-metode låser opp friksjonens hemmeligheter!

Friksjon er et allestedsnærværende fenomen som forekommer i mange tekniske og biologiske systemer, fra motorer til tekniske enheter til menneskelige ledd. Til tross for deres daglige tilstedeværelse, er de fysiske prosessene involvert i friksjon ofte komplekse og vanskelige å undersøke eksperimentelt. En ny simuleringsmetode utviklet ved Universitetet i Freiburg og Karlsruhe Institute of Technology (KIT) kan imidlertid endre dette. Denne metoden bruker kunstig intelligens (AI) for å analysere friksjon på molekylært nivå og gjøre bedre spådommer.

Resultatene til forskerne i tidsskriftetVitenskapens fremskrittpubliserte viser at kombinasjonen av fysiske modeller i forskjellige lengdeskalaer og maskinlæringsmetoder gir lovende innsikt. Ifølge professor Peter Gumbsch fra KIT kan denne teknikken gi en dypere forståelse av komplekse friksjonssystemer, noe som er av stor interesse for industri og materialvitenskap. Professor Lars Pastewka fra Universitetet i Freiburg legger til at denne innovative metoden muliggjør realistiske forutsigelser av friksjon, noe som kan være avgjørende for utviklingen av nye, lavfriksjonssystemer og langvarige materialer.

Den nye simuleringsmetoden

Den nyutviklede metoden beskriver friksjon mer presist og overfører prosessene til større, teknisk relevante systemer. Det øker nøyaktigheten og effektiviteten ved simulering av tribologiske systemer. Disse tilnærmingene er spesielt verdifulle fordi forståelse av friksjon ofte er basert på unøyaktige antakelser. Datasimuleringer hjelper forskere til å bedre forstå de komplekse mekanismene for friksjon, smøring og tilhørende slitasje.

Et sentralt element i denne metoden er bruk av aktive læringsmetoder, som gjør det mulig å kontinuerlig forbedre de underliggende modellene ved å generere nye treningsdata. Dr. Hannes Holey, hovedforfatter av studien, beskriver metoden som et gjennombrudd i forståelsen av komplekse friksjonssystemer. Det er ikke bare et akademisk fremskritt, men et lovende grunnlag for utvikling av materialer og systemer som kan bli mer effektive og prestere bedre i fremtiden.

Den tverrfaglige tilnærmingen

Det tverrfaglige samarbeidet mellom instituttene illustrerer hvordan kunstig intelligens blir stadig viktigere innen materialvitenskap. AI brukes ikke bare til å forutsi materialegenskaper, men også for å oppdage nye materialer fra uutforskede kjemiske strukturelle rom. Disse teknologiene revolusjonerer tilgangen til nye materialer og utvider mulighetene betydelig innen materialforskning. Databaseinitiativer som PoLyInfo letter tilgangen til nødvendige informasjonsressurser, selv om det fortsatt er utfordringer med datadeling og standardisering.

Kunstig intelligens innen materialvitenskap gir opphav til en rekke tilnærminger, som Bayesiansk optimalisering og tilfeldige skogregressorer, som brukes til å forutsi egenskapene til materialer. Et eksempel på fremgang i dette området er den første vellykkede prediksjonen av et nytt materiale fra kjemisk hvitt rom, oppnådd ved bruk av en tilfeldig skogregressor.

Samlet sett viser samarbeidet mellom forskningsinstitusjoner og bruk av AI i friksjonsforskning hvor kraftige nye teknologier er. Koblingen mellom fysiske modeller og intelligente algoritmer kan være avgjørende for utviklingen av nye, langvarige materialer og systemer i nær fremtid.

Det melder KIT om denne nyheten og den viktige rollen til AI i moderne materialvitenskap, mens Universitetet i Freiburg i sin Pressemelding understreker den transformative kraften til denne innovasjonen. Ytterligere informasjon om kunstig intelligens innen materialvitenskap finnes i Wikipedia.