Tekoäly mullistaa materiaalitieteen: Oppilaat etsivät uusia polkuja!

Tekoäly mullistaa materiaalitieteen: Oppilaat etsivät uusia polkuja!

Tekoälyä käytetään yhä enemmän arvokkaana työkaluna materiaalien ja niiden sovellusten tutkimuksessa. Esimerkkinä tästä on Materiaaliinstituutin Opiskelijatutkimusryhmä Materiaaliinformatiikka, joka tuottaa kaksi sitoutunutta opiskelijaa, Claas Hardt ja Karina Kaidarova. Ympäristötekniikan maisterin tutkintoa suorittava Hardt kehitti tekoälyohjelman metallijauhehiukkasten mikrorakenteiden kuvaluokitusta varten. Tätä innovatiivista työtä jatkaa nyt Kaidarova kandidaatintyössään, jossa keskitytään eri materiaaliin eri materiaaliperheestä. Hän käyttää Hardtin työn tuloksia ja kehitettyä tekoälyohjelmaa saavuttaakseen omia tutkimustavoitteitaan. Tämä osoittaa materiaalitieteen teorian ja käytännön läheisen yhteyden.

Tohtori Santiago Beniton johtama Student Research Group ei ainoastaan ​​edistä opiskelijoiden välistä vaihtoa, vaan mahdollistaa myös mahdolliset yhteiset tieteelliset julkaisut. Ryhmä tarjoaa laajan valikoiman tutkimusaloja, mukaan lukien mikrorakenneluokittelu, joka on yksi tämän tutkimuksen neljästä pääpainopisteestä. Kaidarova arvioi, että Hardtin valmistelutyön ansiosta hänen ei tarvitse aloittaa alusta, mikä lyhentää merkittävästi hänen tutkimuksensa kehitysaikaa.

Innovatiiviset menetelmät mikrorakenteen karakterisoinnissa

Tutkimusmaisemaan kuuluva ”Advanced Microstructure Characterization” -ryhmä käsittelee syvällisesti kolmiulotteisen materiaalirakenteen kvantitatiivista analyysiä. Tässä tutkimuksessa käytetään sekä klassisia 2D-menetelmiä että moderneja tomografiatekniikoita. Tavoitteena on ymmärtää materiaalien valmistusprosessit ja tunnistaa optimaaliset rakenteet tietyille ominaisuuksille. Monivaiheterästen ja valualumiiniseosten käsittely ovat tämän ryhmän tämänhetkisiä projekteja. Erityisen huomionarvoista on tieteidenvälinen yhteistyö tietojenkäsittelytieteen kanssa innovatiivisten kuvankäsittely- ja rakenneluokitusmenetelmien kehittämiseksi.

Näiden nykyaikaisten analyysimenetelmien ratkaiseva etu on materiaalirakenteen kattava karakterisointi, jonka avulla voidaan tehdä johtopäätöksiä materiaalin vaikuttavista ominaisuuksista. Tämä johtaa parempaan korrelaatioon käsittelyn ja ominaisuuksien välillä, jolla on merkitystä materiaalien jatkokehityksen kannalta.

Tekoäly edistyksen edelläkävijänä

Tekoälyllä on yhä suurempi rooli materiaalitieteessä ja se muuttaa perusteellisesti tapaa, jolla materiaalit löydetään ja niiden ominaisuuksia tutkitaan. Tekoälyn tukemien prosessien kehittäminen edistää innovatiivisuutta ja tehokkuutta. Tekoäly voi merkittävästi lyhentää uusien materiaalien löytämiseen kuluvaa aikaa, usein jopa 70 prosenttia, ja saavuttaa yli 90 prosentin ennustetarkkuuden. Tekoälyä ei käytetä vain materiaalien löytämiseen, mutta myös ennakoivaan ominaisuuksien mallintamiseen ja suunnitteluprosessien optimointiin. Tällä on merkittäviä vaikutuksia materiaalitieteen tulevaan kehitykseen prosessien nopeutuessa ja tarkentuessa.

Kaidarova aikoo jatkaa materiaalien ja tekoälyn tutkimusta opinnäytetyönsä jälkeen ja näkee Student Research Groupin arvokkaana alustana tieteelliselle kehitykselleen. Hardt pyrkii myös jatkamaan mikrorakenneluokittelun aiheen käsittelyä pro gradu -työssään ja pysyy aktiivisesti mukana ryhmässä. Heidän yhteiset ponnistelunsa eivät osoita vain tieteidenvälisen yhteistyön arvoa, vaan myös merkittäviä edistysaskeleita, joita voidaan saavuttaa tekoälyn soveltamisessa materiaalitieteeseen.

Nämä kehityssuunnat eivät ole vain edistysaskeleita yksittäisille opiskelijoille, vaan ne voivat myös olla ratkaisevia koko alan edistymiselle. Student Research Group on esimerkki materiaalitutkimuksen innovatiivisuudesta, joka saa inspiraationsa moderneista teknologioista ja tieteellisestä yhteistyöstä.