AI rada revolūciju materiālu zinātnē: skolēni izpēta jaunus ceļus!

AI rada revolūciju materiālu zinātnē: skolēni izpēta jaunus ceļus!

AI arvien vairāk tiek izmantots kā vērtīgs rīks materiālu un to lietojumu izpētē. Piemērs tam ir Materiālu institūta Studentu pētniecības grupa Materiālu informātika, kurā ir divi mērķtiecīgi studenti Klāss Hards un Karīna Kaidarova. Hārds, kurš pabeidz maģistra grādu vides inženierijā, izstrādāja mākslīgā intelekta programmu metāla pulvera daļiņu mikrostruktūru attēlu klasifikācijai. Šo novatorisko darbu tagad turpina Kaidarova savā bakalaura darbā, kura uzmanības centrā ir cits materiāls no citas materiālu saimes. Viņa izmanto Hārta darba rezultātus un izstrādāto AI programmu savu pētniecības mērķu sasniegšanai. Tas liecina par ciešo saikni starp teoriju un praksi materiālzinātnē.

Studentu pētniecības grupa, ko vada Dr. Santiago Benito, ne tikai veicina studentu apmaiņu, bet arī nodrošina potenciālas kopīgas zinātniskas publikācijas. Grupa piedāvā plašu pētniecības jomu klāstu, tostarp mikrostruktūru klasifikāciju, kas ir izcelta kā viens no četriem šī pētījuma galvenajiem fokusiem. Kaidarova lēš, ka, pateicoties Hārta sagatavošanās darbam, viņai nav jāsāk no nulles, kas būtiski saīsina pētījuma izstrādes laiku.

Inovatīvas metodes mikrostruktūru raksturošanā

Grupa "Advanced Microstructure Characterization", kas ir daļa no pētniecības ainavas, padziļināti nodarbojas ar trīsdimensiju materiāla struktūras kvantitatīvo analīzi. Šajā pētījumā tiek izmantotas gan klasiskās 2D metodes, gan modernās tomogrāfijas metodes. Mērķis ir izprast materiālu ražošanas procesus un noteikt optimālās struktūras konkrētām īpašībām. Darbs ar daudzfāzu tēraudiem un alumīnija sakausējumiem ir aktuāli projekti šajā grupā. Īpaši ievērības cienīga ir starpdisciplinārā sadarbība ar datorzinātnēm, lai izstrādātu inovatīvas attēlu apstrādes un struktūru klasifikācijas metodes.

Šo moderno analīzes metožu izšķirošā priekšrocība ir visaptverošs materiāla struktūras raksturojums, kas ļauj izdarīt secinājumus par efektīvajām materiāla īpašībām. Tas nodrošina labāku korelāciju starp apstrādi un īpašībām, kas ir aktuāli materiālu tālākai attīstībai.

Mākslīgais intelekts kā progresa pionieris

Mākslīgais intelekts spēlē arvien lielāku lomu materiālu zinātnē un būtiski maina veidu, kā tiek atklāti materiāli un pētītas to īpašības. Ar AI atbalstītu procesu attīstība veicina inovāciju un efektivitāti. AI var ievērojami samazināt laiku, kas nepieciešams jaunu materiālu atklāšanai, bieži pat par 70 procentiem, vienlaikus sasniedzot prognozēšanas precizitāti vairāk nekā 90 procentus. AI tiek izmantota ne tikai materiālu atklāšanai, bet arī īpašību prognozēšanai modelēšanai un projektēšanas procesu optimizēšanai. Tas būtiski ietekmē materiālu zinātnes turpmāko attīstību, jo procesi kļūst ātrāki un precīzāki.

Kaidarova plāno turpināt pētīt materiālus un mākslīgo intelektu pēc bakalaura darba pabeigšanas un uzskata, ka Studentu pētniecības grupa ir vērtīga platforma savai zinātniskajai attīstībai. Hardts arī vēlas turpināt darbu pie mikrostruktūru klasifikācijas tēmas savā maģistra darbā un turpinās aktīvi iesaistīties grupā. Viņu kolektīvie centieni parāda ne tikai starpdisciplināras sadarbības vērtību, bet arī ievērojamos sasniegumus, ko var panākt, piemērojot AI materiālu zinātnē.

Šie sasniegumi ir ne tikai sasniegumi atsevišķiem studentiem, bet arī var būt ļoti svarīgi progresam visā nozarē. Studentu pētniecības grupa ir piemērs inovāciju virzībai materiālu pētniecībā, ko iedvesmo mūsdienu tehnoloģijas un zinātniskā sadarbība.