Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje naukę o materiałach: studenci odkrywają nowe ścieżki!

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje naukę o materiałach: studenci odkrywają nowe ścieżki!

Sztuczna inteligencja jest coraz częściej wykorzystywana jako cenne narzędzie w badaniach nad materiałami i ich zastosowaniami. Przykładem tego jest Studenckie Koło Naukowe Informatyki Materiałowej przy Instytucie Materiałów, w którym pracuje dwóch zaangażowanych studentów, Claas Hardt i Karina Kaidarova. Hardt, który kończy studia magisterskie na kierunku inżynieria środowiska, opracował program AI do klasyfikacji obrazów mikrostruktur cząstek proszku metalicznego. Tę nowatorską pracę Kaidarova kontynuuje obecnie w swojej pracy licencjackiej, skupiającej się na innym materiale z innej rodziny materiałów. She uses the results of Hardt's work and the developed AI program to achieve her own research goals. To pokazuje ścisły związek pomiędzy teorią i praktyką w materiałoznawstwie.

Studenckie Koło Badawcze, na którego czele stoi dr Santiago Benito, nie tylko promuje wymianę między studentami, ale także umożliwia potencjalne wspólne publikacje naukowe. Grupa oferuje szeroki zakres dziedzin badawczych, w tym klasyfikację mikrostruktur, co jest podkreślane jako jeden z czterech głównych celów tych badań. Kaidarova szacuje, że dzięki pracom przygotowawczym Hardta nie musi zaczynać od zera, co znacznie skraca czas opracowania jej badań.

Innowacyjne metody charakteryzacji mikrostruktury

Grupa „Zaawansowana charakterystyka mikrostruktury”, będąca częścią krajobrazu badawczego, zajmuje się dogłębną analizą ilościową trójwymiarowej struktury materiału. W badaniach tych wykorzystuje się zarówno klasyczne metody 2D, jak i nowoczesne techniki tomograficzne. Celem jest zrozumienie procesów produkcyjnych materiałów i identyfikacja optymalnych struktur dla określonych właściwości. Aktualne projekty w tej grupie to praca ze stalami wielofazowymi i odlewami ze stopów aluminium. Na szczególną uwagę zasługuje interdyscyplinarna współpraca z informatyką w celu opracowania innowacyjnych metod przetwarzania obrazów i klasyfikacji struktur.

Zdecydowaną zaletą tych nowoczesnych metod analizy jest wszechstronna charakterystyka struktury materiału, która pozwala na wyciągnięcie wniosków na temat efektywnych właściwości materiału. Prowadzi to do lepszej korelacji między przetwarzaniem a właściwościami, co ma znaczenie dla dalszego rozwoju materiałów.

Sztuczna inteligencja pionierem postępu

Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w materiałoznawstwie i zasadniczo zmienia sposób odkrywania materiałów i badania ich właściwości. Rozwój procesów wspieranych przez sztuczną inteligencję sprzyja innowacyjności i wydajności. Sztuczna inteligencja może znacznie skrócić czas potrzebny na odkrycie nowych materiałów, często nawet o 70 procent, osiągając jednocześnie dokładność przewidywań na poziomie ponad 90 procent. Sztuczna inteligencja służy nie tylko do odkrywania materiałów, ale także do predykcyjnego modelowania właściwości i optymalizacji procesów projektowych. Ma to znaczące implikacje dla przyszłego rozwoju inżynierii materiałowej, ponieważ procesy stają się szybsze i bardziej precyzyjne.

Kaidarova planuje kontynuować badania nad materiałami i sztuczną inteligencją po napisaniu pracy licencjackiej i postrzega Studenckie Koło Badawcze jako cenną platformę dla swojego rozwoju naukowego. Hardt zamierza także kontynuować prace nad tematem klasyfikacji mikrostruktur w swojej pracy magisterskiej i pozostanie aktywnie zaangażowany w prace grupy. Ich wspólne wysiłki pokazują nie tylko wartość współpracy interdyscyplinarnej, ale także znaczące postępy, jakie można poczynić w zastosowaniu sztucznej inteligencji w materiałoznawstwie.

Zmiany te przynoszą korzyści nie tylko indywidualnym studentom, ale mogą również mieć kluczowe znaczenie dla postępu w całej branży. Studenckie Koło Naukowe jest przykładem dążenia do innowacji w badaniach materiałowych, które inspirowane jest nowoczesnymi technologiami i współpracą naukową.