AI prináša revolúciu do vedy o materiáloch: Študenti skúmajú nové cesty!

AI prináša revolúciu do vedy o materiáloch: Študenti skúmajú nové cesty!

AI sa čoraz viac využíva ako cenný nástroj pri výskume materiálov a ich aplikácií. Príkladom toho je Študentská výskumná skupina materiálovej informatiky na Ústave materiálov, z ktorej pochádzajú dvaja angažovaní študenti, Claas Hardt a Karina Kaidarová. Hardt, ktorý dokončuje magisterské štúdium environmentálneho inžinierstva, vyvinul program AI na klasifikáciu obrazu mikroštruktúr častíc kovového prášku. V tejto inovatívnej práci teraz Kaidarová pokračuje vo svojej bakalárskej práci, ktorá sa zameriava na iný materiál z inej materiálovej rodiny. Výsledky Hardtovej práce a vyvinutý program AI využíva na dosiahnutie vlastných výskumných cieľov. To ukazuje úzke prepojenie medzi teóriou a praxou v materiálovej vede.

Študentská výskumná skupina pod vedením Dr. Santiaga Benita nielenže podporuje výmenu medzi študentmi, ale umožňuje aj potenciálne spoločné vedecké publikácie. Skupina ponúka širokú škálu výskumných oblastí vrátane klasifikácie mikroštruktúr, ktorá je zvýraznená ako jedno zo štyroch hlavných zameraní tohto výskumu. Kaidarová odhaduje, že vďaka Hardtovej prípravnej práci nemusí začínať od nuly, čo výrazne skracuje čas vývoja jej výskumu.

Inovatívne metódy charakterizácie mikroštruktúr

Skupina „Pokročilá charakterizácia mikroštruktúr“, ktorá je súčasťou výskumného prostredia, sa do hĺbky zaoberá kvantitatívnou analýzou trojrozmernej štruktúry materiálu. Tento výskum využíva klasické 2D metódy aj moderné tomografické techniky. Cieľom je pochopiť výrobné procesy materiálov a identifikovať optimálne štruktúry pre špecifické vlastnosti. Práca s viacfázovými oceľami a zliatinami hliníka sú aktuálne projekty v tejto skupine. Zvlášť pozoruhodná je interdisciplinárna spolupráca s informatikou na vývoji inovatívnych metód spracovania obrazu a klasifikácie štruktúr.

Rozhodujúcou výhodou týchto moderných analytických metód je komplexná charakterizácia štruktúry materiálu, ktorá umožňuje vyvodiť závery o efektívnych materiálových vlastnostiach. To vedie k lepšej korelácii medzi spracovaním a vlastnosťami, čo je relevantné pre ďalší vývoj materiálov.

Umelá inteligencia ako priekopník pokroku

Umelá inteligencia hrá vo vede o materiáloch čoraz väčšiu úlohu a zásadne mení spôsob, akým sa materiály objavujú a študujú ich vlastnosti. Vývoj procesov podporovaných AI podporuje inovácie a efektívnosť. Umelá inteligencia dokáže výrazne skrátiť čas potrebný na objavenie nových materiálov, často až o 70 percent, a zároveň dosiahnuť presnosť predpovedí viac ako 90 percent. AI sa nepoužíva len na objavovanie materiálov, ale aj na prediktívne modelovanie vlastností a optimalizáciu procesov návrhu. To má významné dôsledky pre budúci vývoj materiálovej vedy, pretože procesy sa stávajú rýchlejšími a presnejšími.

Kaidarová plánuje pokračovať vo výskume materiálov a AI aj po skončení bakalárskej práce a Študentskú výskumnú skupinu považuje za cennú platformu pre svoj vedecký rozvoj. Hardt sa tiež snaží pokračovať v práci na téme klasifikácie mikroštruktúr vo svojej diplomovej práci a zostane aktívne zapojený do skupiny. Ich spoločné úsilie demonštruje nielen hodnotu interdisciplinárnej spolupráce, ale aj významné pokroky, ktoré možno dosiahnuť pri aplikovaní AI na vedu o materiáloch.

Tento vývoj nie je len pokrokom pre jednotlivých študentov, ale môže byť rozhodujúci aj pre pokrok v celom odvetví. Študentská výskumná skupina je príkladom úsilia o inovácie v materiálovom výskume, ktorý je inšpirovaný modernými technológiami a vedeckou spoluprácou.