У США штучний інтелект допоміг створити металеве скло, міцніше за сталь

Об'єднання штучного інтелекту з експериментальними даними прискорило створення нового різновиду металевого скла в 200 разів.

Скляна природа нового матеріалу робить його більш міцним, легким і корозійно-стійким, ніж сучасна сталь, запевняє Science Daily.

Металеве скло – це особливий сплав, у якого атоми розташовані, як атоми скла у вікні. За характеристиками матеріал досить легкий і не піддається корозії. За останні 50 років було досліджено близько 6 тисяч комбінацій інгредієнтів для створення такого сплаву.

Група, очолювана вченими Національної лабораторії прискорювачів SLAC Міністерства енергетики, Національного інституту стандартів і технологій і Північно-західного університету США, повідомила про скорочення витрат для виявлення і поліпшення металевого скла на частку часу і вартості. Як повідомив Апурва Мехта, представник групи розробників, вченим вдалося зробити і відібрати 20 000 варіантів за один рік».

Дослідницька група скористалася системою, яка поєднує в собі машинне навчання, при якому комп'ютерні алгоритми збирають знання з величезних обсягів даних – з експериментами, які швидко створюють сотні зразків матеріалів за один раз. Це дозволило команді відкрити три нові суміші інгредієнтів, які утворюють металеве скло.

«Зазвичай, потрібно близько десятиліття або двох, щоб отримати матеріал від відкриття до комерційного використання. Ми зробили великий крок у спробі стиснути цей час. Ви можете почати з списку властивостей, які ви хочете отримати в новому матеріалі, і, використовуючи штучний інтелект, швидко звузити величезну область потенційних матеріалів до кількох хороших кандидатів», – сказав Кріс Вулвертон, професор матеріалознавства та інженерії в Школі інженерів Маккормік.

Кінцева мета, за словами Вулвертона, полягає в тому, щоб учений міг сканувати сотні зразків матеріалів, отримувати майже негайний зворотний зв'язок від моделей машинного навчання та відразу ж отримувати новий набір зразків.

Апурва Мехта підкреслив, що процес підбору варіантів можна зробити ще швидше і в кінцевому підсумку автоматизувати його, щоб повністю вивести людей з циклу перевірок, щоб вчені могли зосередитися на інших аспектах своєї роботи, які вимагають людської інтуїції і творчості. Команда заявила, що цей метод буде корисний у всіх видах експериментів, особливо при пошуку матеріалів, таких як металеве скло і каталізатори.

 


ЗА ТЕМОЮ
КОМЕНТАРІ

Завантаження...
RedTram