Rewolucyjna metoda AI odkrywa tajemnice tarcia!

Rewolucyjna metoda AI odkrywa tajemnice tarcia!

Tarcie jest zjawiskiem wszechobecnym, występującym w wielu układach technicznych i biologicznych, począwszy od silników, poprzez urządzenia techniczne, aż po stawy ludzkie. Pomimo ich codziennej obecności, procesy fizyczne związane z tarciem są często złożone i trudne do zbadania eksperymentalnego. Jednak nowa metoda symulacji opracowana na Uniwersytecie we Fryburgu i Instytucie Technologicznym w Karlsruhe (KIT) może to zmienić. Metoda ta wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) do analizy tarcia na poziomie molekularnym i tworzenia lepszych przewidywań.

Wyniki badaczy w czasopiśmiePostęp naukiopublikowane badania pokazują, że połączenie modeli fizycznych w różnych skalach długości i metod uczenia maszynowego zapewnia obiecujące spostrzeżenia. Według profesora Petera Gumbscha z KIT technika ta może zapewnić głębsze zrozumienie złożonych układów ciernych, co jest bardzo interesujące dla przemysłu i materiałoznawstwa. Profesor Lars Pastewka z Uniwersytetu we Fryburgu dodaje, że ta innowacyjna metoda umożliwia realistyczne przewidywanie tarcia, co może mieć kluczowe znaczenie dla rozwoju nowych systemów o niskim współczynniku tarcia i trwałych materiałów.

Nowa metoda symulacji

Nowo opracowana metoda dokładniej opisuje tarcie i przenosi procesy na większe, technicznie istotne systemy. Zwiększa dokładność i wydajność podczas symulacji systemów tribologicznych. Podejścia te są szczególnie cenne, ponieważ zrozumienie tarcia często opiera się na niedokładnych założeniach. Symulacje komputerowe pomagają naukowcom lepiej zrozumieć złożone mechanizmy tarcia, smarowania i związanego z nimi zużycia.

Centralnym elementem tej metody jest zastosowanie aktywnych metod uczenia się, które umożliwiają ciągłe doskonalenie modeli bazowych poprzez generowanie nowych danych uczących. Dr Hannes Holey, główny autor badania, opisuje tę metodę jako przełom w zrozumieniu złożonych układów ciernych. To nie tylko postęp akademicki, ale obiecująca podstawa do opracowania materiałów i systemów, które mogłyby być bardziej wydajne i działać lepiej w przyszłości.

Podejście interdyscyplinarne

Interdyscyplinarna współpraca między instytutami pokazuje, jak sztuczna inteligencja staje się coraz ważniejsza w materiałoznawstwie. Sztuczną inteligencję wykorzystuje się nie tylko do przewidywania właściwości materiałów, ale także do odkrywania nowych materiałów z niezbadanych chemicznych przestrzeni strukturalnych. Technologie te rewolucjonizują dostęp do nowych materiałów i znacznie poszerzają możliwości w zakresie badań materiałowych. Inicjatywy dotyczące baz danych, takie jak PoLyInfo, ułatwiają dostęp do potrzebnych zasobów informacyjnych, chociaż nadal istnieją wyzwania w zakresie udostępniania danych i standaryzacji.

Sztuczna inteligencja w materiałoznawstwie daje początek różnym podejściom, takim jak optymalizacja bayesowska i regresory lasów losowych, które są wykorzystywane do przewidywania właściwości materiałów. Przykładem postępu w tej dziedzinie jest pierwsza udana prognoza nowego materiału z chemicznej białej przestrzeni, osiągnięta za pomocą losowego regresora leśnego.

Ogólnie rzecz biorąc, współpraca między instytucjami badawczymi i wykorzystanie sztucznej inteligencji w badaniach nad tarciem pokazuje, jak potężne są nowe technologie. Połączenie modeli fizycznych z inteligentnymi algorytmami może mieć w najbliższej przyszłości kluczowe znaczenie dla opracowania nowych, trwałych materiałów i systemów.

Raporty KIT o tej wiadomości i ważnej roli sztucznej inteligencji we współczesnej materiałoznawstwie, podczas gdy Uniwersytet we Freiburgu w swoim Komunikat prasowy podkreśla transformacyjną moc tej innowacji. Więcej informacji na temat sztucznej inteligencji w materiałoznawstwie można znaleźć w artykule Wikipedia.