Revolučná metóda AI odhaľuje tajomstvá trenia!

Revolučná metóda AI odhaľuje tajomstvá trenia!

Trenie je všadeprítomný jav, ktorý sa vyskytuje v mnohých technických a biologických systémoch, od motorov cez technické zariadenia až po ľudské kĺby. Napriek ich každodennej prítomnosti sú fyzikálne procesy spojené s trením často zložité a ťažko experimentálne skúmať. Nová simulačná metóda vyvinutá na univerzite vo Freiburgu a v Karlsruhe Institute of Technology (KIT) by to však mohla zmeniť. Táto metóda využíva umelú inteligenciu (AI) na analýzu trenia na molekulárnej úrovni a na vytváranie lepších predpovedí.

Výsledky výskumníkov v časopiseVedecké pokrokypublikované ukazujú, že kombinácia fyzikálnych modelov v rôznych dĺžkach a metódy strojového učenia poskytuje sľubné poznatky. Podľa profesora Petra Gumbscha z KIT môže táto technika poskytnúť hlbšie pochopenie zložitých systémov trenia, o ktoré má veľký záujem priemysel a veda o materiáloch. Profesor Lars Pastewka z univerzity vo Freiburgu dodáva, že táto inovatívna metóda umožňuje realistické predpovede trenia, ktoré môže byť kľúčové pre vývoj nových systémov s nízkym trením a materiálov s dlhou životnosťou.

Nová metóda simulácie

Novo vyvinutá metóda presnejšie popisuje trenie a prenáša procesy do väčších, technicky relevantných systémov. Zvyšuje presnosť a efektivitu pri simulácii tribologických systémov. Tieto prístupy sú obzvlášť cenné, pretože pochopenie trenia je často založené na nepresných predpokladoch. Počítačové simulácie pomáhajú výskumníkom lepšie pochopiť zložité mechanizmy trenia, mazania a súvisiaceho opotrebovania.

Ústredným prvkom tejto metódy je použitie metód aktívneho učenia, ktoré umožňujú neustále zlepšovať základné modely generovaním nových tréningových dát. Dr. Hannes Holey, hlavný autor štúdie, opisuje túto metódu ako prelom v chápaní zložitých systémov trenia. Nie je to len akademický pokrok, ale sľubný základ pre vývoj materiálov a systémov, ktoré by mohli byť v budúcnosti efektívnejšie a výkonnejšie.

Interdisciplinárny prístup

Interdisciplinárna spolupráca medzi ústavmi ilustruje, ako sa umelá inteligencia stáva čoraz dôležitejšou v materiálovej vede. AI sa používa nielen na predpovedanie vlastností materiálov, ale aj na objavovanie nových materiálov z nepreskúmaných chemických štruktúrnych priestorov. Tieto technológie prinášajú revolúciu v prístupe k novým materiálom a výrazne rozširujú možnosti v oblasti materiálového výskumu. Databázové iniciatívy, ako je PoLyInfo, uľahčujú prístup k potrebným informačným zdrojom, hoci výzvy v oblasti zdieľania údajov a štandardizácie pretrvávajú.

Umelá inteligencia v materiálovej vede vedie k rôznym prístupom, ako je Bayesovská optimalizácia a náhodné lesné regresory, ktoré sa používajú na predpovedanie vlastností materiálov. Príkladom pokroku v tejto oblasti je prvá úspešná predpoveď nového materiálu z chemického bieleho priestoru dosiahnutá pomocou náhodného lesného regresora.

Spolupráca medzi výskumnými inštitúciami a využívanie AI vo výskume trenia celkovo ukazuje, aké silné sú nové technológie. Spojenie medzi fyzickými modelmi a inteligentnými algoritmami by mohlo byť v blízkej budúcnosti kľúčové pre vývoj nových materiálov a systémov s dlhou životnosťou.

Informuje o tom KIT o týchto novinkách a dôležitej úlohe AI ​​v modernej vede o materiáloch, zatiaľ čo Univerzita vo Freiburgu vo svojej Tlačová správa zdôrazňuje transformačnú silu tejto inovácie. Ďalšie informácie o umelej inteligencii v materiálovej vede možno nájsť v Wikipedia.