Фото из открытых источников
Ученые использовали искусственный интеллект (ИИ) для разработки невиданных ранее наноматериалов, обладающих прочностью углеродистой стали и легкостью пенопласта.
Новые наноматериалы, созданные с использованием машинного обучения и 3D-принтера, более чем вдвое увеличили прочность существующих конструкций. Ученые, стоящие за новым исследованием, заявили, что их можно использовать в более прочных, легких и экономичных компонентах для самолетов и автомобилей. Они опубликовали свои выводы в журнале Advanced Materials.
«Мы надеемся, что эти новые конструкции материалов в конечном итоге приведут к созданию сверхлегких компонентов в аэрокосмических приложениях, таких как самолеты, вертолеты и космические аппараты, которые могут снизить потребление топлива во время полета, сохраняя при этом безопасность и производительность», — сказал соавтор профессор Тобин Филлетер из Университета Торонто. «Это в конечном итоге может помочь сократить высокий углеродный след полетов».
Во многих материалах прочность и жесткость часто могут противоречить друг другу. Возьмем, к примеру, керамическую обеденную тарелку: хотя тарелки обычно прочные и выдерживают большие нагрузки, их прочность достигается за счет жесткости — не нужно много энергии, чтобы они разбились.
Та же проблема касается и наноструктурированных материалов, конструкция которых из множества крошечных повторяющихся строительных блоков толщиной в 1/100 толщины человеческого волоса делает их прочными и жесткими для своего веса, но также может вызывать концентрацию напряжений, которая приводит к внезапным поломкам. До сих пор эта тенденция к разрушению ограничивала применение материалов.
«Размышляя об этой задаче, я понял, что это идеальная задача для машинного обучения», — сказал соавтор исследования Питер Серлес из Калифорнийского технологического института.
Чтобы найти лучшие способы проектирования наноматериалов, исследователи смоделировали возможные геометрии для своего проекта, прежде чем пропускать их через алгоритм машинного обучения. Обучаясь на созданных ими проектах, алгоритм смог предсказать наилучшие формы, которые равномерно распределяли бы приложенные напряжения, а также выдерживали бы большую нагрузку.
Имея эти формы на руках, исследователи использовали 3D-принтер для создания своих новых нанорешеток и обнаружили, что они могут выдерживать нагрузку 2,03 мегапаскаля на каждый кубический метр на килограмм — прочность в пять раз выше, чем у титана.
«Это первый случай применения машинного обучения для оптимизации материалов с наноархитектурой, и мы были потрясены улучшениями», — сказал Серлес. «Оно не просто воспроизводило успешные геометрии из обучающих данных; оно училось на том, какие изменения в формах сработали, а какие нет, что позволило ему предсказывать совершенно новые геометрии решеток».
Исследователи заявили, что их следующие шаги будут сосредоточены на масштабировании материалов до тех пор, пока их можно будет использовать для изготовления более крупных компонентов, а также на поиске еще лучших конструкций с использованием их процесса. Основная цель — проектировать гораздо более легкие и прочные компоненты для транспортных средств в будущем.
«Например, если бы вы заменили детали самолета, изготовленные из титана, на этот материал, вы бы получили экономию топлива в размере 80 литров в год на каждый килограмм замененного материала», — сказал Серлес.
