Авторство за будущим — ИИ создает новые материалы, не поддающиеся человеку

Ученые совершили прорыв в области материаловедения, использовав искусственный интеллект (ИИ) для создания ранее невиданных наноматериалов, обладающих прочностью углеродистой стали и легкостью пенополистирола.

Новые материалы, разработанные с помощью машинного обучения и технологии 3D-печати, более чем в два раза превосходят по прочности существующие конструкции, открывая перспективы их применения в создании более надежных, легких и экономичных компонентов для авиационной и автомобильной промышленности. Результаты этого исследования были опубликованы в журнале Advanced Materials.

Соавтор исследования, Тобин Филлетер, профессор инженерии Университета Торонто, отметил, что они надеются, что эти новые конструкции материалов в конечном итоге приведут к созданию сверхлегких компонентов для аэрокосмической техники, таких как самолеты, вертолеты и космические корабли. По его словам, снижение веса позволит значительно сократить потребление топлива во время полета, что, в свою очередь, поможет уменьшить высокий уровень выбросов углекислого газа.

Одной из основных проблем при разработке новых материалов является противоречие между прочностью и твердостью. Например, керамические изделия, отличающиеся высокой прочностью и способностью выдерживать значительные нагрузки, в то же время довольно хрупки и легко разрушаются при ударе. Аналогичная проблема существует и для материалов с наноструктурой, состоящих из множества крошечных повторяющихся строительных блоков, толщина которых составляет лишь 1/100 человеческого волоса. Такая структура обеспечивает высокую прочность и жесткость при небольшом весе, но может приводить к концентрации напряжений и внезапному разрушению материала.

Питер Серлес, ведущий автор исследования и инженер-исследователь из Калифорнийского технологического института, отметил, что именно осознание этой проблемы натолкнуло его на мысль об использовании машинного обучения, которое оказалось идеальным инструментом для решения данной задачи.

Чтобы найти наиболее эффективные способы создания наноматериалов, исследователи смоделировали множество возможных геометрических форм для своих разработок и передали эти данные алгоритму машинного обучения. Проанализировав полученные конструкции, алгоритм смог определить оптимальные формы, обеспечивающие равномерное распределение приложенного напряжения и, как следствие, максимальную прочность. Используя эти формы, ученые создали новые нанорешетки с помощью 3D-печати и обнаружили, что они способны выдерживать нагрузку в 2,03 мегапаскаля на каждый кубический метр на килограмм, что в пять раз превышает прочность титана.

Серлес подчеркнул, что это был первый случай применения машинного обучения для оптимизации материалов с наноархитектурой, и результаты превзошли все ожидания. Алгоритм не просто воспроизвел удачные геометрии из обучающих данных, но и изучил, какие изменения в формах приводят к успеху, а какие — к неудаче, что позволило ему предсказывать совершенно новые конструкции решеток.

На следующем этапе исследователи планируют масштабировать производство новых материалов, чтобы их можно было использовать для изготовления более крупных компонентов. Кроме того, они продолжат поиск еще более совершенных конструкций с помощью разработанного ими метода. Основной целью является создание значительно более легких и прочных деталей для транспортных средств будущего.

Серлес привел пример, согласно которому замена титановых деталей в самолете на этот новый материал позволит сэкономить 80 литров топлива в год на каждый килограмм замененного материала, что демонстрирует огромный потенциал ИИ-разработанных наноматериалов для повышения эффективности и экологичности транспортных средств.

Уточнения

Наноматериалы — материалы, созданные с использованием наночастиц и/или посредством нанотехнологий, обладающие какими-либо уникальными свойствами, обусловленными присутствием этих частиц в материале. К наноматериалам относят объекты, один из характерных размеров которых лежит в интервале от 1 до 100 нм.