Metoda revoluționară AI dezvăluie secretele frecării!

Metoda revoluționară AI dezvăluie secretele frecării!

Frecarea este un fenomen omniprezent care apare în multe sisteme tehnice și biologice, de la motoare la dispozitive tehnice până la articulațiile umane. În ciuda prezenței lor zilnice, procesele fizice implicate în frecare sunt adesea complexe și dificil de investigat experimental. Cu toate acestea, o nouă metodă de simulare dezvoltată la Universitatea din Freiburg și la Institutul de Tehnologie din Karlsruhe (KIT) ar putea schimba acest lucru. Această metodă folosește inteligența artificială (AI) pentru a analiza frecarea la nivel molecular și pentru a face predicții mai bune.

Rezultatele cercetătorilor din jurnalProgresele științeipublicate arată că combinația de modele fizice la diferite scări de lungime și metode de învățare automată oferă perspective promițătoare. Potrivit profesorului Peter Gumbsch de la KIT, această tehnică poate oferi o înțelegere mai profundă a sistemelor complexe de frecare, care este de mare interes pentru industrie și știința materialelor. Profesorul Lars Pastewka de la Universitatea din Freiburg adaugă că această metodă inovatoare permite predicții realiste ale frecării, care pot fi cruciale pentru dezvoltarea de noi sisteme cu frecare redusă și materiale de lungă durată.

Noua metodă de simulare

Metoda nou dezvoltată descrie frecarea mai precis și transferă procesele către sisteme mai mari, relevante din punct de vedere tehnic. Mărește acuratețea și eficiența la simularea sistemelor tribologice. Aceste abordări sunt deosebit de valoroase deoarece înțelegerea frecării se bazează adesea pe presupuneri inexacte. Simulările pe computer îi ajută pe cercetători să înțeleagă mai bine mecanismele complexe de frecare, lubrifiere și uzura asociată.

Un element central al acestei metode este utilizarea metodelor active de învățare, care fac posibilă îmbunătățirea continuă a modelelor subiacente prin generarea de noi date de antrenament. Dr. Hannes Holey, autorul principal al studiului, descrie metoda ca fiind o descoperire în înțelegerea sistemelor complexe de frecare. Nu este doar un progres academic, ci o bază promițătoare pentru dezvoltarea de materiale și sisteme care ar putea fi mai eficiente și performanțe mai bune în viitor.

Abordarea interdisciplinară

Colaborarea interdisciplinară dintre institute ilustrează modul în care inteligența artificială devine din ce în ce mai importantă în știința materialelor. AI este folosită nu numai pentru a prezice proprietățile materialelor, ci și pentru a descoperi noi materiale din spații structurale chimice neexplorate. Aceste tehnologii revoluționează accesul la noi materiale și extind semnificativ posibilitățile în domeniul cercetării materialelor. Inițiativele de baze de date, cum ar fi PoLyInfo, facilitează accesul la resursele de informații necesare, deși provocări în ceea ce privește partajarea și standardizarea datelor rămân.

Inteligența artificială în știința materialelor dă naștere la o varietate de abordări, cum ar fi optimizarea bayesiană și regresori ale pădurii, care sunt utilizate pentru a prezice proprietățile materialelor. Un exemplu de progres în acest domeniu este prima predicție cu succes a unui nou material din spațiul alb chimic, realizată folosind un regresor forestier aleatoriu.

În general, colaborarea dintre instituțiile de cercetare și utilizarea AI în cercetarea prin frecare arată cât de puternice sunt noile tehnologii. Legătura dintre modelele fizice și algoritmii inteligenți ar putea fi crucială pentru dezvoltarea de materiale și sisteme noi, de lungă durată, în viitorul apropiat.

Rapoartele KIT despre această știre și rolul important al AI în știința materialelor moderne, în timp ce Universitatea din Freiburg în ea Comunicat de presă subliniază puterea transformatoare a acestei inovații. Mai multe informații despre inteligența artificială în știința materialelor pot fi găsite în Wikipedia.