O método revolucionário de IA desvenda os segredos do atrito!

O método revolucionário de IA desvenda os segredos do atrito!

O atrito é um fenômeno onipresente que ocorre em muitos sistemas técnicos e biológicos, desde motores a dispositivos técnicos e articulações humanas. Apesar da sua presença cotidiana, os processos físicos envolvidos no atrito são muitas vezes complexos e difíceis de investigar experimentalmente. No entanto, um novo método de simulação desenvolvido na Universidade de Freiburg e no Instituto de Tecnologia de Karlsruhe (KIT) poderia mudar esta situação. Este método utiliza inteligência artificial (IA) para analisar o atrito no nível molecular e fazer melhores previsões.

Os resultados dos pesquisadores da revistaAvanços da Ciênciapublicados mostram que a combinação de modelos físicos em diferentes escalas de comprimento e métodos de aprendizado de máquina fornecem insights promissores. Segundo o professor Peter Gumbsch do KIT, esta técnica pode fornecer uma compreensão mais profunda de sistemas complexos de fricção, o que é de grande interesse para a indústria e a ciência dos materiais. O professor Lars Pastewka, da Universidade de Freiburg, acrescenta que este método inovador permite previsões realistas de atrito, o que pode ser crucial para o desenvolvimento de novos sistemas de baixo atrito e materiais duradouros.

O novo método de simulação

O método recentemente desenvolvido descreve o atrito com mais precisão e transfere os processos para sistemas maiores e tecnicamente relevantes. Aumenta a precisão e eficiência ao simular sistemas tribológicos. Estas abordagens são particularmente valiosas porque a compreensão do atrito é muitas vezes baseada em suposições imprecisas. Simulações computacionais ajudam os pesquisadores a compreender melhor os complexos mecanismos de fricção, lubrificação e desgaste associado.

Um elemento central deste método é a utilização de métodos de aprendizagem ativos, que permitem melhorar continuamente os modelos subjacentes através da geração de novos dados de treino. Dr. Hannes Holey, principal autor do estudo, descreve o método como um avanço na compreensão de sistemas complexos de fricção. Não é apenas um avanço acadêmico, mas uma base promissora para o desenvolvimento de materiais e sistemas que poderão ser mais eficientes e ter melhor desempenho no futuro.

A abordagem interdisciplinar

A colaboração interdisciplinar entre os institutos ilustra como a inteligência artificial está se tornando cada vez mais importante na ciência dos materiais. A IA é usada não apenas para prever propriedades de materiais, mas também para descobrir novos materiais em espaços estruturais químicos inexplorados. Estas tecnologias revolucionam o acesso a novos materiais e expandem significativamente as possibilidades no campo da investigação de materiais. Iniciativas de bases de dados como a PoLyInfo estão a facilitar o acesso aos recursos de informação necessários, embora permaneçam desafios na partilha e normalização de dados.

A inteligência artificial na ciência dos materiais dá origem a uma variedade de abordagens, como a otimização bayesiana e os regressores florestais aleatórios, que são usados ​​para prever as propriedades dos materiais. Um exemplo de progresso nesta área é a primeira previsão bem-sucedida de um novo material a partir de espaços químicos em branco, obtida usando um regressor florestal aleatório.

No geral, a colaboração entre instituições de investigação e a utilização da IA ​​na investigação sobre fricção mostra quão poderosas são as novas tecnologias. A ligação entre modelos físicos e algoritmos inteligentes poderá ser crucial para o desenvolvimento de novos materiais e sistemas duradouros num futuro próximo.

Relatórios KIT sobre esta notícia e o importante papel da IA ​​na ciência moderna dos materiais, enquanto a Universidade de Freiburg em seu Comunicado de imprensa sublinha o poder transformador desta inovação. Mais informações sobre inteligência artificial na ciência dos materiais podem ser encontradas no Wikipédia.