AI zorgt voor een revolutie in de materiaalkunde: studenten verkennen nieuwe paden!

AI zorgt voor een revolutie in de materiaalkunde: studenten verkennen nieuwe paden!

AI wordt steeds vaker ingezet als waardevol instrument bij onderzoek naar materialen en hun toepassingen. Een voorbeeld hiervan is de Student Research Group Material Informatics van het Institute of Materials, waaruit twee geëngageerde studenten voortkomen, Claas Hardt en Karina Kaidarova. Hardt, die zijn master in milieutechniek afrondt, ontwikkelde een AI-programma voor beeldclassificatie van microstructuren van metaalpoederdeeltjes. Dit innovatieve werk wordt nu door Kaidarova voortgezet in haar bachelorscriptie, waarin een ander materiaal uit een andere materiaalfamilie centraal staat. Ze gebruikt de resultaten van Hardts werk en het ontwikkelde AI-programma om haar eigen onderzoeksdoelen te bereiken. Dit toont het nauwe verband aan tussen theorie en praktijk in de materiaalkunde.

De Student Research Group, onder leiding van Dr. Santiago Benito bevordert niet alleen de uitwisseling tussen studenten, maar maakt ook mogelijke gezamenlijke wetenschappelijke publicaties mogelijk. De groep biedt een breed scala aan onderzoeksgebieden, waaronder microstructuurclassificatie, wat wordt benadrukt als een van de vier belangrijkste aandachtspunten van dit onderzoek. Kaidarova schat dat ze dankzij het voorbereidende werk van Hardt niet helemaal opnieuw hoeft te beginnen, wat de ontwikkelingstijd van haar onderzoek aanzienlijk verkort.

Innovatieve methoden voor karakterisering van microstructuren

De groep “Advanced Microstructure Characterization”, die deel uitmaakt van het onderzoekslandschap, houdt zich diepgaand bezig met de kwantitatieve analyse van de driedimensionale materiaalstructuur. Dit onderzoek maakt gebruik van zowel klassieke 2D-methoden als moderne tomografische technieken. Het doel is om de productieprocessen van de materialen te begrijpen en optimale structuren voor specifieke eigenschappen te identificeren. Werken met meerfasestaal en gegoten aluminiumlegeringen zijn lopende projecten binnen deze groep. Bijzonder opmerkelijk is de interdisciplinaire samenwerking met de informatica om innovatieve methoden voor beeldverwerking en structuurclassificatie te ontwikkelen.

Een doorslaggevend voordeel van deze moderne analysemethoden is de uitgebreide karakterisering van de materiaalstructuur, waardoor conclusies kunnen worden getrokken over de effectieve materiaaleigenschappen. Dit leidt tot een betere correlatie tussen verwerking en eigenschappen, wat relevant is voor de verdere ontwikkeling van materialen.

Kunstmatige intelligentie als pionier van vooruitgang

Kunstmatige intelligentie speelt een steeds grotere rol in de materiaalkunde en verandert fundamenteel de manier waarop materialen worden ontdekt en hun eigenschappen worden bestudeerd. De ontwikkeling van AI-ondersteunde processen bevordert innovatie en efficiëntie. AI kan de tijd die nodig is om nieuwe materialen te ontdekken enorm verkorten, vaak met wel 70 procent, terwijl een voorspellingsnauwkeurigheid van meer dan 90 procent wordt bereikt. AI wordt niet alleen gebruikt voor materiële ontdekking, maar ook voor voorspellende modellering van eigenschappen en optimalisatie van ontwerpprocessen. Dit heeft aanzienlijke gevolgen voor toekomstige ontwikkelingen in de materiaalkunde, aangezien de processen sneller en nauwkeuriger worden.

Kaidarova is van plan om na haar bachelorscriptie verder onderzoek te doen naar materialen en AI en ziet de Student Research Group als een waardevol platform voor haar wetenschappelijke ontwikkeling. Hardt wil ook in zijn masterproef verder werken aan het onderwerp microstructuurclassificatie en zal actief betrokken blijven bij de groep. Hun gezamenlijke inspanningen demonstreren niet alleen de waarde van interdisciplinaire samenwerking, maar ook de aanzienlijke vooruitgang die kan worden geboekt bij de toepassing van AI in de materiaalkunde.

Deze ontwikkelingen betekenen niet alleen vooruitgang voor individuele studenten, maar kunnen ook van cruciaal belang zijn voor vooruitgang in de hele sector. De Student Research Group is een voorbeeld van de drang naar innovatie in materiaalonderzoek, geïnspireerd door moderne technologieën en wetenschappelijke samenwerking.