Исследователи разрабатывают рабочий процесс проектирования материалов на основе искусственного интеллекта

Группа исследователей из США опубликовала статью, в которой подробно описывается, как они использовали искусственный интеллект (ИИ) для переосмысления дизайна материалов и продуктов. Интегрировав искусственный интеллект с 3D-печатью, они разработали метод производства материалов с настраиваемыми механическими свойствами. </п>

Во главе с Сяоюй “Рейн” Чжэн, доцент кафедры материаловедения и инженерии в Технологическом институте Вирджинии, команда разработала метод, который объединяет машинное обучение с 3D-печатью, в результате чего материалы демонстрируют точное механическое поведение.

Рабочий процесс искусственного интеллекта для разработки материалов AM. (Изображение предоставлено: Калифорнийский университет в Беркли)

Исторически материалы разрабатывались на основе кривых растяжения-деформации, необходимых для измерения устойчивости материала к нагрузкам и ударам. Однако традиционные конструкции иногда искажают желаемые свойства из-за производственных неточностей. Команда Чжэна представила метод машинного обучения, при котором пользователь вводит желаемое механическое поведение, которое затем быстро преобразуется в дизайн, пригодный для 3D-печати. Этот быстрый процесс проектирования точно отражает механическое поведение, заданное пользователем.

Они разработали систему машинного обучения, которая объединяет модули обратного прогнозирования и прямой проверки. Команда использовала кубически-симметричные ячейки на основе стоек для обучения своей модели искусственного интеллекта. Одним из значительных достижений стало создание межподошвы обуви, оптимизированной для бегунов, что иллюстрирует огромный потенциал дизайна материалов под управлением искусственного интеллекта.

Смысл этого подхода распространяется на такие области, как защитное снаряжение, звукоизоляция и даже сложные оптические пленочные покрытия. Синергия искусственного интеллекта и 3D-печати может по-новому взглянуть на дизайн материалов, предлагая беспрецедентную настройку и точность. </п>

Вы можете прочитать исследовательскую работу под названием «Быстрый обратный дизайн метаматериалов на основе заданного механического поведения посредством машинного обучения» в журнале Nature Communications по адресу: ссылка.</п>