Az AI forradalmasítja az anyagtudományt: a diákok új utakat fedezhetnek fel!

Az AI forradalmasítja az anyagtudományt: a diákok új utakat fedezhetnek fel!

Az AI-t egyre gyakrabban használják értékes eszközként az anyagok és alkalmazásaik kutatásában. Példa erre az Anyaginformatika Diákkutatócsoport, amely két elkötelezett diákot, Claas Hardtot és Karina Kaidarovát ad elő. Hardt, aki a környezetmérnöki diplomáját fejezi be, kifejlesztett egy mesterséges intelligencia programot a fémporrészecskék mikrostruktúráinak képi osztályozására. Ezt az innovatív munkát Kaidarova folytatja most diplomamunkájában, amely egy másik anyagcsaládból származó anyagra összpontosít. Hardt munkájának eredményeit és a kidolgozott AI-programot felhasználja saját kutatási céljainak eléréséhez. Ez mutatja az elmélet és a gyakorlat közötti szoros kapcsolatot az anyagtudományban.

A Dr. Santiago Benito vezette Student Research Group nemcsak a hallgatók közötti cserét segíti elő, hanem lehetővé teszi a lehetséges közös tudományos publikációk megjelenését is. A csoport a kutatási területek széles skáláját kínálja, beleértve a mikrostruktúra osztályozást is, amely a kutatás négy fő fókusza közül az egyik. Kaidarova becslése szerint Hardt előkészítő munkájának köszönhetően nem kell a nulláról kezdenie, ami jelentősen lerövidíti kutatásai fejlesztési idejét.

Innovatív módszerek a mikrostruktúra jellemzésében

A kutatási környezet részét képező „Advanced Microstructure Characterization” csoport mélyrehatóan foglalkozik a háromdimenziós anyagszerkezet kvantitatív elemzésével. Ez a kutatás a klasszikus 2D módszereket és a modern tomográfiai technikákat egyaránt alkalmazza. A cél az anyagok gyártási folyamatainak megértése és az optimális szerkezetek meghatározása az adott tulajdonságokhoz. A többfázisú acélokkal és az öntött alumíniumötvözetekkel végzett munka jelenlegi projektek ebben a csoportban. Különösen figyelemre méltó az interdiszciplináris együttműködés a számítástechnikával a képfeldolgozás és a struktúra osztályozás innovatív módszereinek kidolgozása érdekében.

Ezeknek a modern elemzési módszereknek döntő előnye az anyagszerkezet átfogó jellemzése, amely lehetővé teszi következtetések levonását a hatékony anyagtulajdonságokra vonatkozóan. Ez jobb korrelációhoz vezet a feldolgozás és a tulajdonságok között, ami az anyagok továbbfejlesztése szempontjából lényeges.

A mesterséges intelligencia, mint a haladás úttörője

A mesterséges intelligencia egyre nagyobb szerepet játszik az anyagtudományban, és alapvetően megváltoztatja az anyagok felfedezésének és tulajdonságaik tanulmányozásának módját. Az AI által támogatott folyamatok fejlesztése elősegíti az innovációt és a hatékonyságot. A mesterséges intelligencia jelentősen csökkentheti az új anyagok felfedezéséhez szükséges időt, gyakran akár 70 százalékkal, miközben 90 százalék feletti előrejelzési pontosságot ér el. Az AI-t nem csak anyagfelderítésre használják, hanem a tulajdonságok prediktív modellezésére és a tervezési folyamatok optimalizálására is. Ez jelentős hatással van az anyagtudomány jövőbeli fejlődésére, mivel a folyamatok gyorsabbá és pontosabbá válnak.

Kaidarova azt tervezi, hogy a diplomamunkája után folytatja az anyagok és a mesterséges intelligencia kutatását, és úgy látja, hogy a Student Research Group értékes platform tudományos fejlődéséhez. Hardt célja továbbá, hogy mesterdolgozatában továbbra is a mikrostruktúra osztályozás témájával foglalkozzon, és továbbra is aktívan részt vesz a csoportban. Kollektív erőfeszítéseik nemcsak az interdiszciplináris együttműködés értékét demonstrálják, hanem azt is, hogy milyen jelentős előrelépések érhetők el az AI anyagtudományban való alkalmazása terén.

Ezek a fejlesztések nem csak az egyes hallgatók számára jelentenek előrelépést, hanem döntő jelentőségűek lehetnek az egész iparág fejlődésében is. A Student Research Group az anyagkutatás innovációs törekvésének példája, amelyet a modern technológiák és a tudományos együttműködés ihletett.