Надзвичайно стисливий матеріал, розроблений за допомогою штучного інтелекту

Новий надзвичайно стисливий матеріал, розроблений за допомогою штучного інтелекту дослідниками в TU Delft, може перетворити багато наших повсякденних об’єктів, залишаючись при цьому сильним. Дослідники не проводили жодних експериментальних тестів, і вони створили матеріал, використовуючи тільки штучний інтелект і машинне навчання.

Мігель Бесса є першим автором публікації, яка з’явилася в Advanced Materials 14 жовтня.

“Штучний інтелект дає вам карту скарбів, і вчений повинен знайти скарб,” – сказав він.

Перетворення повсякденних об’єктів

Мігель Бесса, асистент-професор матеріалознавства в TU Delft, отримав ідею створити цей матеріал після того, як провів час в Каліфорнійському технологічному інституті. Там, в лабораторії космічних структур, він спостерігав структуру супутника, яка могла відкривати довгі сонячні вітрила з маленького пакета.

Після того, як він побачив це, Бесса хотів знати, чи можливо розробити надзвичайно стисливий, але сильний матеріал і стиснути його до маленької частини його об’єму.

“Якщо це було можливим, повсякденні об’єкти, такі як велосипеди, обідні столи і парасольки, могли б бути зігнуті в кишеню,” – сказав він.

Наступне покоління матеріалів

Бесса вважає, що наступне покоління матеріалів повинно бути адаптивним і багаторазовим, з можливістю змінюватися. Шлях до цього – через структуру-домінантні матеріали, які є метаматеріалами, здатними використовувати нові геометрії. Це дозволить матеріалам мати певні властивості і функції, які не існували раніше.

“Однак, розробка метаматеріалів залежала від обширних експериментів і методу проб і помилок,” – говорить Бесса. “Ми висуваємо аргумент на користь інверсії процесу за допомогою машинного навчання для дослідження нових можливостей проектування, зменшуючи експерименти до абсолютного мінімуму.”

“Ми слідуємо комп’ютерному даних-домінантному підходу для дослідження нового концепту метаматеріалу і адаптації його до різних цільових властивостей, вибору базових матеріалів, масштабів і процесів виробництва.“

Нові можливості

За допомогою машинного навчання Бесса розробив два проекти, які були різними масштабами для надзвичайно стисливого матеріалу, розробленого за допомогою штучного інтелекту. Вони перетворили крихкі полімери на метаматеріали, які були значно легші і відновлювані. Найважливіший і найвражаючий аспект цих нових метаматеріалів полягає в тому, що вони надзвичайно стисливі. Проект макро-розміру зосереджується на максимальній стисливості, тоді як мікро-розмір найкраще підходить для високої міцності і жорсткості.

Бесса вважає, що найважливішим у цій роботі не є сам розроблений матеріал, а новий спосіб проектування за допомогою машинного навчання і штучного інтелекту. Це може відкрити можливості, які раніше були невідомі.

“Важливим є те, що машинне навчання створює можливість інверсії процесу проектування, перейшовши від експериментально-керованих досліджень до комп’ютерних даних-домінантних, навіть якщо комп’ютерні моделі відсутні деякі дані. Основні вимоги полягають у тому, що ‘достатньо’ даних про проблему інтересу доступно, і що дані достатньо точні.”

Бесса вірить у дані-домінантні дослідження в матеріалознавстві і їхню здатність революціонізувати і трансформувати наш спосіб життя.

“Дані-домінантна наука революціонізує спосіб, яким ми досягаємо нових відкриттів, і я не можу дочекатися, чого нам принесе майбутнє.”

Перехоплення з початку до кінця

Ці нові розробки показують, що існують області, які можуть бути перетворені штучним інтелектом і машинним навчанням, які не є добре відомими. Хоча доведено, що штучний інтелект революціонізує машини, технології і майже кожний інший аспект суспільства, не часто визнається, що він також може розробляти їх повністю самостійно. Буде момент, коли машинне навчання і штучний інтелект візьмуть на себе процес проектування і розробки з початку до кінця. Людям буде потрібно вбудувати певні механізми в ці технології, щоб вони були сумісні з нашим способом життя.