Revolutionerande AI-metod låser upp friktionens hemligheter!

Revolutionerande AI-metod låser upp friktionens hemligheter!

Friktion är ett allestädes närvarande fenomen som förekommer i många tekniska och biologiska system, från motorer till tekniska anordningar till mänskliga leder. Trots deras vardagliga närvaro är de fysiska processerna som är involverade i friktion ofta komplexa och svåra att undersöka experimentellt. En ny simuleringsmetod utvecklad vid universitetet i Freiburg och Karlsruhe Institute of Technology (KIT) kan dock ändra på detta. Denna metod använder artificiell intelligens (AI) för att analysera friktion på molekylär nivå och göra bättre förutsägelser.

Resultaten av forskarna i tidskriftenVetenskapens framstegpublicerade visar att kombinationen av fysiska modeller i olika längdskalor och maskininlärningsmetoder ger lovande insikter. Enligt professor Peter Gumbsch från KIT kan denna teknik ge en djupare förståelse för komplexa friktionssystem, vilket är av stort intresse för industri och materialvetenskap. Professor Lars Pastewka från universitetet i Freiburg tillägger att denna innovativa metod möjliggör realistiska förutsägelser av friktion, vilket kan vara avgörande för utvecklingen av nya lågfriktionssystem och hållbara material.

Den nya simuleringsmetoden

Den nyutvecklade metoden beskriver friktion mer exakt och överför processerna till större tekniskt relevanta system. Det ökar noggrannheten och effektiviteten vid simulering av tribologiska system. Dessa tillvägagångssätt är särskilt värdefulla eftersom förståelse av friktion ofta bygger på felaktiga antaganden. Datorsimuleringar hjälper forskare att bättre förstå de komplexa mekanismerna för friktion, smörjning och tillhörande slitage.

En central del av denna metod är användningen av aktiva inlärningsmetoder, som gör det möjligt att kontinuerligt förbättra de underliggande modellerna genom att generera ny träningsdata. Dr Hannes Holey, huvudförfattare till studien, beskriver metoden som ett genombrott för att förstå komplexa friktionssystem. Det är inte bara ett akademiskt framsteg, utan en lovande grund för utveckling av material och system som skulle kunna bli mer effektiva och prestera bättre i framtiden.

Det tvärvetenskapliga förhållningssättet

Det tvärvetenskapliga samarbetet mellan instituten illustrerar hur artificiell intelligens blir allt viktigare inom materialvetenskap. AI används inte bara för att förutsäga materialegenskaper utan också för att upptäcka nya material från outforskade kemiska strukturella utrymmen. Dessa teknologier revolutionerar tillgången till nya material och utökar avsevärt möjligheterna inom materialforskningsområdet. Databasinitiativ som PoLyInfo underlättar tillgången till nödvändiga informationsresurser, även om utmaningar inom datadelning och standardisering kvarstår.

Artificiell intelligens inom materialvetenskap ger upphov till en mängd olika tillvägagångssätt, såsom Bayesiansk optimering och slumpmässiga skogsregressorer, som används för att förutsäga egenskaper hos material. Ett exempel på framsteg inom detta område är den första framgångsrika förutsägelsen av ett nytt material från kemiskt vitt utrymme, som uppnåtts med hjälp av en slumpmässig skogsregressor.

Sammantaget visar samarbetet mellan forskningsinstitutioner och användningen av AI i friktionsforskning hur kraftfulla nya teknologier är. Kopplingen mellan fysiska modeller och intelligenta algoritmer kan vara avgörande för utvecklingen av nya, hållbara material och system inom en snar framtid.

KIT rapporterar om denna nyhet och AIs viktiga roll i modern materialvetenskap, medan Freiburgs universitet i sin Pressrelease understryker den transformerande kraften i denna innovation. Ytterligare information om artificiell intelligens inom materialvetenskap finns i Wikipedia.