L’intelligenza artificiale rivoluziona la scienza dei materiali: gli studenti esplorano nuovi percorsi!

L’intelligenza artificiale rivoluziona la scienza dei materiali: gli studenti esplorano nuovi percorsi!

L’intelligenza artificiale viene sempre più utilizzata come strumento prezioso nella ricerca sui materiali e sulle loro applicazioni. Un esempio di ciò è lo Student Research Group Material Informatics presso l'Institute of Materials, che produce due studenti impegnati, Claas Hardt e Karina Kaidarova. Hardt, che sta completando il suo master in ingegneria ambientale, ha sviluppato un programma di intelligenza artificiale per la classificazione delle immagini di microstrutture di particelle di polvere metallica. Questo lavoro innovativo viene ora portato avanti da Kaidarova nella sua tesi di laurea, che si concentra su un materiale diverso da una diversa famiglia di materiali. Utilizza i risultati del lavoro di Hardt e il programma di intelligenza artificiale sviluppato per raggiungere i propri obiettivi di ricerca. Ciò dimostra la stretta connessione tra teoria e pratica nella scienza dei materiali.

Il Gruppo di ricerca studentesca, guidato dal Dr. Santiago Benito, non solo promuove lo scambio tra studenti, ma consente anche potenziali pubblicazioni scientifiche congiunte. Il gruppo offre un'ampia gamma di campi di ricerca, inclusa la classificazione delle microstrutture, che viene evidenziata come uno dei quattro focus principali di questa ricerca. Kaidarova ritiene che, grazie al lavoro preparatorio di Hardt, non dovrà ricominciare da zero, il che riduce notevolmente i tempi di sviluppo della sua ricerca.

Metodi innovativi nella caratterizzazione della microstruttura

Il gruppo “Caratterizzazione Avanzata della Microstruttura”, che si inserisce nel panorama della ricerca, si occupa in modo approfondito dell’analisi quantitativa della struttura tridimensionale del materiale. Questa ricerca utilizza sia metodi classici 2D che moderne tecniche tomografiche. L'obiettivo è comprendere i processi di produzione dei materiali e identificare strutture ottimali per proprietà specifiche. Il lavoro con acciai multifase e leghe di alluminio pressofuso sono progetti attuali in questo gruppo. Particolarmente degna di nota è la collaborazione interdisciplinare con l'informatica per sviluppare metodi innovativi di elaborazione delle immagini e classificazione delle strutture.

Un vantaggio decisivo di questi moderni metodi di analisi è la caratterizzazione completa della struttura del materiale, che consente di trarre conclusioni sulle proprietà effettive del materiale. Ciò porta ad una migliore correlazione tra lavorazione e proprietà, che è rilevante per l'ulteriore sviluppo dei materiali.

L’intelligenza artificiale come pioniera del progresso

L’intelligenza artificiale sta giocando un ruolo sempre più importante nella scienza dei materiali e sta cambiando radicalmente il modo in cui i materiali vengono scoperti e le loro proprietà studiate. Lo sviluppo di processi supportati dall’intelligenza artificiale promuove l’innovazione e l’efficienza. L’intelligenza artificiale può ridurre enormemente il tempo necessario per scoprire nuovi materiali, spesso fino al 70%, raggiungendo al contempo una precisione di previsione superiore al 90%. L’intelligenza artificiale non viene utilizzata solo per la scoperta materiale, ma anche per la modellazione predittiva delle proprietà e l'ottimizzazione dei processi di progettazione. Ciò ha implicazioni significative per gli sviluppi futuri nella scienza dei materiali poiché i processi diventeranno più rapidi e precisi.

Kaidarova prevede di continuare la ricerca sui materiali e sull'intelligenza artificiale dopo la sua tesi di laurea e vede lo Student Research Group come una preziosa piattaforma per il suo sviluppo scientifico. Hardt intende inoltre continuare a lavorare sul tema della classificazione delle microstrutture nella sua tesi di master e rimarrà attivamente coinvolto nel gruppo. I loro sforzi collettivi dimostrano non solo il valore della collaborazione interdisciplinare, ma anche i progressi significativi che possono essere compiuti nell’applicazione dell’intelligenza artificiale alla scienza dei materiali.

Questi sviluppi non rappresentano solo progressi per i singoli studenti, ma potrebbero anche essere cruciali per i progressi dell’intero settore. Lo Student Research Group è un esempio della spinta all'innovazione nella ricerca sui materiali, che si ispira alle moderne tecnologie e alla collaborazione scientifica.