AI를 통해 개발된 초고압 재료

TU Delft의 연구자들이 AI를 통해 개발한 새로운 초고압 재료는 우리의 일상적인 물건들을 변형시키면서도 강度를 유지할 수 있습니다. 연구자들은 실험 테스트를 수행하지 않았으며, 오직 인공 지능과 기계 학습만을 사용하여 재료를 개발했습니다.

Miguel Bessa는 10월 14일에 Advanced Materials에 발표된 논문의 첫 번째 저자입니다.

“AI는 보물지도를 제공하고, 과학자는 보물을 찾아야 합니다.”라고 그는 말했습니다.

일상적인 물건들을 변형시키다

TU Delft의 재료 과학 조교수인 Miguel Bessa는 캘리포니아 공과 대학에서 시간을 보낸 후 이 재료를 개발하도록 영감을 받았습니다. 그는 그곳에서 우주 구조 연구소에서 긴 태양帆을 작은 패키지에서 열 수 있는 인공위성 구조를 관찰했습니다.

이것을 본 후, Bessa는 초고압 재료를 설계하여 강度를 유지하면서도 작은 부피로 압축할 수 있는지 궁금해했습니다.

“이것이 가능하다면, 자전거, 저녁 식탁, 우산과 같은 일상적인 물건들을 주머니에 넣을 수 있을 것입니다.”라고 그는 말했습니다.

다음 세대의 재료

Bessa는 다음 세대의 재료가 적응 가능하고 다목적이며 변경할 수 있는 능력을 가져야 한다고 믿습니다. 이를 달성하는 방법은 구조 지배 재료를 사용하는 것입니다. 이는 새로운 기하학을 이용할 수 있는 메타 재료입니다. 이는 재료가 이전에 존재하지 않았던 특성과 기능을 가질 수 있게 할 것입니다.

“그러나 메타 재료 설계는 광범위한 실험과 시도 오류 접근 방식에 의존해 왔습니다.”라고 Bessa는 말합니다. “우리는 기계 학습을 사용하여 새로운 설계 가능성을 탐색하고 실험을 절대 최소한으로 줄이는 것을 주장합니다.”

“우리는 새로운 메타 재료 개념을 탐색하고 이를 다양한 목표 속성, 기본 재료, 길이 규모 및 제조 공정에 적응시키기 위한 계산 데이터 주도 접근 방식을 따릅니다.”

새로운 가능성

기계 학습을 사용하여 Bessa는 초고압 재료를 개발하기 위해 두 가지 다른 길이 규모의 설계를 개발했습니다. 그들은 취약한 폴리머를 더 가볍고 회복 가능한 메타 재료로 변환했습니다. 이러한 새로운 메타 재료의 가장 중요한 측면은 초고압입니다. 거시적 설계는 최대 압축성을 중점으로 하고 있으며, 미시적 설계는 높은 강도와 강성을 위해 최적입니다.

Bessa는 실제 개발된 재료가 아닌 기계 학습과 인공 지능을 사용하여 설계하는 새로운 방법이 가장 중요한 작업이라고 주장합니다. 이는 이전에 알지 못했던 가능성을 열어줄 수 있습니다.

“중요한 것은 기계 학습이 컴퓨터 모델이 일부 정보를 누락하고 있더라도 실험적으로 안내된 조사에서 계산 데이터 주도적인 조사로 설계 프로세스를 반전시키는 기회를 제공한다는 것입니다. 필수적인 요구 사항은 관심 있는 문제에 대한 ‘충분한’ 데이터가 사용 가능하고 데이터가 충분히 정확하다는 것입니다.”

Bessa는 재료 과학에서 데이터 주도 연구를 믿으며 우리의 삶을革命적으로 변화시키고 변환시킬 수 있다고 생각합니다.

“데이터 주도 과학은 새로운 발견을 얻는 우리의 방식을 револю화할 것입니다. 나는 미래가 무엇을 가져올지 기다릴 수 없습니다.”

시작부터 끝까지 책임지다

이新的 개발은 AI와 기계 학습이 잘 알려지지 않은 분야를 변형시킬 수 있음을 보여줍니다. 인공 지능이 기계, 기술 및 거의 모든 사회의 다른 측면을革命화할 것이라는 사실은 이미 증명되었습니다. 그러나 인공 지능이 이러한 것을 완전히 자체적으로 개발할 수 있다는 사실은 종종 인정되지 않습니다. 기계 학습과 AI가 설계 및 개발 프로세스를 시작부터 끝까지 책임지는 시점이 있을 것입니다. 인간은 이러한 기술이 우리의 삶의 방식과 호환되는 메커니즘을 가지는 것이 중요합니다.