Η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει επανάσταση στην επιστήμη των υλικών: Οι μαθητές εξερευνούν νέα μονοπάτια!

Η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει επανάσταση στην επιστήμη των υλικών: Οι μαθητές εξερευνούν νέα μονοπάτια!

Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο ως πολύτιμο εργαλείο στην έρευνα για τα υλικά και τις εφαρμογές τους. Ένα παράδειγμα αυτού είναι η Ομάδα Έρευνας Φοιτητών Material Informatics στο Ινστιτούτο Υλικών, η οποία παράγει δύο αφοσιωμένους φοιτητές, τον Claas Hardt και την Karina Kaidarova. Ο Hardt, ο οποίος ολοκληρώνει το μεταπτυχιακό του στη μηχανική περιβάλλοντος, ανέπτυξε ένα πρόγραμμα AI για ταξινόμηση εικόνας μικροδομών σωματιδίων μεταλλικής σκόνης. Αυτή η καινοτόμος δουλειά συνεχίζεται τώρα από την Kaidarova στην πτυχιακή της διατριβή, η οποία εστιάζει σε ένα διαφορετικό υλικό από μια διαφορετική υλική οικογένεια. Χρησιμοποιεί τα αποτελέσματα της δουλειάς του Hardt και το αναπτυγμένο πρόγραμμα AI για να πετύχει τους δικούς της ερευνητικούς στόχους. Αυτό δείχνει τη στενή σχέση μεταξύ θεωρίας και πράξης στην επιστήμη των υλικών.

Η Ομάδα Έρευνας Φοιτητών, με επικεφαλής τον Δρ. Σαντιάγο Μπενίτο, όχι μόνο προωθεί την ανταλλαγή μεταξύ φοιτητών, αλλά επιτρέπει επίσης πιθανές κοινές επιστημονικές δημοσιεύσεις. Η ομάδα προσφέρει ένα ευρύ φάσμα ερευνητικών πεδίων, συμπεριλαμβανομένης της ταξινόμησης μικροδομών, η οποία επισημαίνεται ως ένα από τα τέσσερα κύρια σημεία εστίασης αυτής της έρευνας. Η Kaidarova εκτιμά ότι, χάρη στην προπαρασκευαστική εργασία της Hardt, δεν χρειάζεται να ξεκινήσει από το μηδέν, γεγονός που μειώνει σημαντικά τον χρόνο ανάπτυξης για την έρευνά της.

Καινοτόμες μέθοδοι χαρακτηρισμού μικροδομών

Η ομάδα «Advanced Microstructure Characterization», που αποτελεί μέρος του ερευνητικού τοπίου, ασχολείται σε βάθος με την ποσοτική ανάλυση της τρισδιάστατης δομής του υλικού. Αυτή η έρευνα χρησιμοποιεί τόσο κλασικές μεθόδους 2D όσο και σύγχρονες τομογραφικές τεχνικές. Ο στόχος είναι να κατανοηθούν οι διαδικασίες κατασκευής των υλικών και να εντοπιστούν οι βέλτιστες δομές για συγκεκριμένες ιδιότητες. Η εργασία με πολυφασικούς χάλυβες και χυτά κράματα αλουμινίου είναι τρέχοντα έργα αυτής της ομάδας. Ιδιαίτερα αξιοσημείωτη είναι η διεπιστημονική συνεργασία με την πληροφορική για την ανάπτυξη καινοτόμων μεθόδων επεξεργασίας εικόνας και ταξινόμησης δομών.

Ένα αποφασιστικό πλεονέκτημα αυτών των σύγχρονων μεθόδων ανάλυσης είναι ο ολοκληρωμένος χαρακτηρισμός της δομής του υλικού, ο οποίος επιτρέπει την εξαγωγή συμπερασμάτων σχετικά με τις αποτελεσματικές ιδιότητες του υλικού. Αυτό οδηγεί σε καλύτερη συσχέτιση μεταξύ επεξεργασίας και ιδιοτήτων, το οποίο είναι σχετικό για την περαιτέρω ανάπτυξη των υλικών.

Η τεχνητή νοημοσύνη ως πρωτοπόρος για την πρόοδο

Η τεχνητή νοημοσύνη παίζει ολοένα και μεγαλύτερο ρόλο στην επιστήμη των υλικών και αλλάζει θεμελιωδώς τον τρόπο με τον οποίο ανακαλύπτονται τα υλικά και μελετώνται οι ιδιότητές τους. Η ανάπτυξη διαδικασιών που υποστηρίζονται από AI προωθεί την καινοτομία και την αποτελεσματικότητα. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μειώσει μαζικά τον χρόνο που χρειάζεται για την ανακάλυψη νέων υλικών, συχνά έως και 70%, ενώ επιτυγχάνει ακρίβεια πρόβλεψης άνω του 90%. Το AI δεν χρησιμοποιείται μόνο για την ανακάλυψη υλικού, αλλά και για προγνωστική μοντελοποίηση ιδιοτήτων και βελτιστοποίηση διαδικασιών σχεδιασμού. Αυτό έχει σημαντικές επιπτώσεις για τις μελλοντικές εξελίξεις στην επιστήμη των υλικών καθώς οι διαδικασίες γίνονται ταχύτερες και ακριβέστερες.

Η Kaidarova σχεδιάζει να συνεχίσει την έρευνα υλικού και τεχνητής νοημοσύνης μετά την πτυχιακή της διατριβή και βλέπει την Ομάδα Έρευνας Φοιτητών ως μια πολύτιμη πλατφόρμα για την επιστημονική της ανάπτυξη. Ο Hardt στοχεύει επίσης να συνεχίσει να εργάζεται πάνω στο θέμα της ταξινόμησης μικροδομών στη διατριβή του και θα παραμείνει ενεργός στην ομάδα. Οι συλλογικές τους προσπάθειες καταδεικνύουν όχι μόνο την αξία της διεπιστημονικής συνεργασίας, αλλά και τη σημαντική πρόοδο που μπορεί να γίνει στην εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην επιστήμη των υλικών.

Αυτές οι εξελίξεις δεν είναι μόνο πρόοδοι για μεμονωμένους μαθητές, αλλά θα μπορούσαν επίσης να είναι κρίσιμες για την πρόοδο σε ολόκληρο τον κλάδο. Η Ομάδα Έρευνας Σπουδαστών είναι ένα παράδειγμα της ώθησης για καινοτομία στην έρευνα υλικών, η οποία εμπνέεται από τις σύγχρονες τεχνολογίες και την επιστημονική συνεργασία.