Umělá inteligence přináší revoluci ve vědě o materiálech: Studenti zkoumají nové cesty!

Umělá inteligence přináší revoluci ve vědě o materiálech: Studenti zkoumají nové cesty!

Umělá inteligence je stále více využívána jako cenný nástroj ve výzkumu materiálů a jejich aplikací. Příkladem je studentská výzkumná skupina materiálové informatiky na Ústavu materiálů, která produkuje dva angažované studenty, Claase Hardta a Karinu Kaidarovovou. Hardt, který dokončuje magisterské studium v ​​oboru environmentálního inženýrství, vyvinul program AI pro klasifikaci obrazu mikrostruktur částic kovového prášku. V této inovativní práci nyní Kaidarová pokračuje ve své bakalářské práci, která se zaměřuje na jiný materiál z jiné materiálové rodiny. Výsledky Hardtovy práce a vyvinutý program AI využívá k dosažení vlastních výzkumných cílů. To ukazuje na úzké propojení mezi teorií a praxí v materiálové vědě.

Student Research Group pod vedením Dr. Santiaga Benita nejen podporuje výměnu mezi studenty, ale také umožňuje potenciální společné vědecké publikace. Skupina nabízí širokou škálu výzkumných oblastí, včetně klasifikace mikrostruktury, která je vyzdvihována jako jedno ze čtyř hlavních zaměření tohoto výzkumu. Kaidarová odhaduje, že díky Hardtově přípravné práci nemusí začínat od nuly, což výrazně zkracuje dobu vývoje jejího výzkumu.

Inovativní metody charakterizace mikrostruktury

Skupina „Pokročilá charakterizace mikrostruktury“, která je součástí výzkumného prostředí, se do hloubky zabývá kvantitativní analýzou trojrozměrné struktury materiálu. Tento výzkum využívá jak klasické 2D metody, tak moderní tomografické techniky. Cílem je porozumět výrobním procesům materiálů a identifikovat optimální struktury pro konkrétní vlastnosti. Práce s vícefázovými oceli a slitinami hliníku jsou aktuálními projekty v této skupině. Zvláště pozoruhodná je mezioborová spolupráce s informatikou na vývoji inovativních metod zpracování obrazu a klasifikace struktur.

Rozhodující výhodou těchto moderních analytických metod je komplexní charakterizace struktury materiálu, která umožňuje vyvozovat závěry o efektivních materiálových vlastnostech. To vede k lepší korelaci mezi zpracováním a vlastnostmi, která je relevantní pro další vývoj materiálů.

Umělá inteligence jako průkopník pokroku

Umělá inteligence hraje stále větší roli ve vědě o materiálech a zásadně mění způsob, jakým jsou materiály objevovány a studovány jejich vlastnosti. Vývoj procesů podporovaných umělou inteligencí podporuje inovace a efektivitu. Umělá inteligence dokáže výrazně zkrátit čas potřebný k objevování nových materiálů, často až o 70 procent, a přitom dosáhnout přesnosti předpovědi přes 90 procent. Umělá inteligence se nepoužívá pouze k objevování materiálů, ale také pro prediktivní modelování vlastností a optimalizaci konstrukčních procesů. To má významné důsledky pro budoucí vývoj ve vědě o materiálech, protože procesy se stávají rychlejšími a přesnějšími.

Kaidarová plánuje pokračovat ve výzkumu materiálů a umělé inteligence i po své bakalářské práci a ve Student Research Group vidí cennou platformu pro svůj vědecký rozvoj. Hardt si také klade za cíl pokračovat v práci na tématu klasifikace mikrostruktur ve své diplomové práci a zůstane aktivně zapojen ve skupině. Jejich společné úsilí ukazuje nejen hodnotu mezioborové spolupráce, ale také významné pokroky, kterých lze dosáhnout při aplikaci umělé inteligence ve vědě o materiálech.

Tento vývoj není jen pokrokem pro jednotlivé studenty, ale může být také zásadní pro pokrok v celém odvětví. Student Research Group je příkladem snahy o inovace v materiálovém výzkumu, který je inspirován moderními technologiemi a vědeckou spoluprací.