Revolucionarna metoda umetne inteligence odkriva skrivnosti trenja!

Revolucionarna metoda umetne inteligence odkriva skrivnosti trenja!

Trenje je vseprisoten pojav, ki se pojavlja v številnih tehničnih in bioloških sistemih, od motorjev do tehničnih naprav do človeških sklepov. Kljub vsakodnevni prisotnosti so fizikalni procesi, povezani s trenjem, pogosto zapleteni in jih je težko eksperimentalno raziskati. Vendar pa bi nova metoda simulacije, razvita na Univerzi v Freiburgu in Tehnološkem inštitutu Karlsruhe (KIT), lahko to spremenila. Ta metoda uporablja umetno inteligenco (AI) za analizo trenja na molekularni ravni in boljše napovedi.

Rezultati raziskovalcev v revijiZnanstveni napredekobjavljeni kažejo, da kombinacija fizičnih modelov na različnih dolžinskih lestvicah in metod strojnega učenja zagotavlja obetavne vpoglede. Po mnenju profesorja Petra Gumbscha iz KIT lahko ta tehnika zagotovi globlje razumevanje zapletenih tornih sistemov, kar je zelo zanimivo za industrijo in znanost o materialih. Profesor Lars Pastewka z univerze v Freiburgu dodaja, da ta inovativna metoda omogoča realistične napovedi trenja, ki so lahko ključnega pomena za razvoj novih sistemov z nizkim trenjem in dolgotrajnih materialov.

Nova metoda simulacije

Novo razvita metoda natančneje opisuje trenje in prenaša procese v večje, tehnično ustrezne sisteme. Poveča natančnost in učinkovitost pri simulaciji triboloških sistemov. Ti pristopi so še posebej dragoceni, ker razumevanje trenj pogosto temelji na netočnih predpostavkah. Računalniške simulacije pomagajo raziskovalcem bolje razumeti kompleksne mehanizme trenja, mazanja in s tem povezane obrabe.

Osrednji element te metode je uporaba metod aktivnega učenja, ki omogočajo nenehno izboljševanje osnovnih modelov z ustvarjanjem novih podatkov o usposabljanju. Dr. Hannes Holey, glavni avtor študije, opisuje metodo kot preboj v razumevanju kompleksnih tornih sistemov. To ni le akademski napredek, ampak obetavna podlaga za razvoj materialov in sistemov, ki bi lahko bili učinkovitejši in boljši v prihodnosti.

Interdisciplinarni pristop

Interdisciplinarno sodelovanje med inštituti ponazarja, kako umetna inteligenca postaja vse bolj pomembna v znanosti o materialih. Umetna inteligenca se ne uporablja samo za napovedovanje lastnosti materialov, temveč tudi za odkrivanje novih materialov iz neraziskanih kemičnih strukturnih prostorov. Te tehnologije revolucionirajo dostop do novih materialov in bistveno širijo možnosti na področju raziskovanja materialov. Pobude za baze podatkov, kot je PoLyInfo, olajšajo dostop do potrebnih informacijskih virov, čeprav ostajajo izzivi pri izmenjavi podatkov in standardizaciji.

Umetna inteligenca v znanosti o materialih povzroča različne pristope, kot so Bayesova optimizacija in naključni gozdni regresorji, ki se uporabljajo za napovedovanje lastnosti materialov. Primer napredka na tem področju je prva uspešna napoved novega materiala iz kemijskega belega prostora, dosežena z uporabo naključnega gozdnega regresorja.

Na splošno sodelovanje med raziskovalnimi ustanovami in uporaba umetne inteligence pri raziskavah trenja kaže, kako močne so nove tehnologije. Povezava med fizičnimi modeli in inteligentnimi algoritmi bi lahko bila v bližnji prihodnosti ključna za razvoj novih, dolgotrajnih materialov in sistemov.

KIT poroča o tej novici in pomembni vlogi umetne inteligence v sodobni znanosti o materialih, Univerza v Freiburgu pa v svoji Sporočilo za javnost poudarja transformativno moč te inovacije. Dodatne informacije o umetni inteligenci v znanosti o materialih lahko najdete v Wikipedia.