U svijetu znanosti o materijalima, suradnja između atoma i molekula je poput simfonije, pri čemu svaki komponenta ima ključnu ulogu u izgradnji budućnosti. Jedno posebno područje fokusa je pronalaženje savršene ravnoteže između krutosti i izdržljivosti materijala. Znanstvenici iz Laboratorija za računalnu znanost i umjetnu inteligenciju MIT-a (CSAIL) preuzeli su ovaj izazov i osmislili revolucionaran pristup korištenjem računalnog dizajna kako bi otključali puni potencijal mikrostrukturiranih materijala.
Istraživački tim, predvođen Beichenom Li-em, krenuo je istraživati veliki dizajnerski prostor dviju vrsta osnovnih materijala: jedan je tvrd i krhak, a drugi mekan i duktilan. Cilj im je bio otkriti optimalne mikrostrukture koje pokazuju idealnu ravnotežu čvrstoće i fleksibilnosti. Kako bi olakšali ovaj proces, tim je koristio neuronske mreže kao zamjenske modele za simulacije, značajno smanjujući vrijeme i resurse potrebne za dizajn materijala.
Istraživači su započeli 3D ispisom fotopolimera i uvođenjem određenih modifikacija poput malih urezaka i trokutastih rezova. Nakon izlaganja uzoraka posebnom postupku liječenja ultraljubičastim svjetlom, procijenili su performanse materijala koristeći ispitivanje naprezanja. Istovremeno su koristili sofisticirane simulacije kako bi predvidjeli i usavršili karakteristike materijala prije nego što su ih fizički stvorili.
Prava magija njihova pristupa leži u složenoj tehnici povezivanja različitih materijala na mikroskopskoj razini. Iskorištavanjem uzorka spojenih krutih i savitljivih tvari, postigli su željenu ravnotežu čvrstoće i fleksibilnosti. Simulacije su vrlo precizno odgovarale rezultatima fizičkih testiranja, što je dokazalo učinkovitost metodologije.
Kako bi se snašli u složenom dizajnerskom krajoliku mikrostruktura, tim je razvio algoritam “Neural-Network Accelerated Multi-Objective Optimization” (NMO). Taj algoritam neprestano usavršava predviđanja, premošćujući jaz između simulacija i eksperimenata u stvarnom svijetu.
Iako je istraživački proces predstavljao izazove poput održavanja dosljednosti u 3D ispisu i integracije predviđanja neuronskih mreža, simulacija i eksperimenata, tim je odlučan u tome da ovaj proces čini korisniku prijateljskim i skalabilnim. Krajnja vizija je automatizirati cijeli proces, od izrade do ispitivanja i računanja, u integriranom laboratorijskom okruženju.
Impliciranja ovog istraživanja protežu se izvan područja čvrste mehanike. Metodologija razvijena od strane tima MIT CSAIL može se prilagoditi različitim područjima, uključujući polimernu kemiju, dinamiku fluida, meteorologiju i robotiku. S potencijalom za optimizaciju mikrostrukturiranih materijala kako bi se poboljšala učinkovitost i trajnost različitih industrija, ovo istraživanje otvara brojne mogućnosti za inovacije.
Često postavljana pitanja:
P: Kakav je bio cilj istraživanja koje su proveli znanstvenici CSAIL-a iz MIT-a?
O: Cilj je bio pronaći optimalne mikrostrukture koje pokazuju ravnotežu čvrstoće i fleksibilnosti u materijalima.
P: Kako su istraživači pristupili cilju?
O: Istraživali su dizajnerski prostor dviju vrsta osnovnih materijala i koristili su neuronske mreže kao zamjenske modele za simulacije kako bi smanjili vrijeme i resurse potrebne za dizajn materijala.
P: Koje tehnike su istraživači koristili u istraživanju?
O: Koristili su 3D ispis, tretman ultraljubičastim svjetlom, ispitivanje naprezanja i sofisticirane simulacije kako bi predvidjeli i usavršili karakteristike materijala.
P: Što je “Neural-Network Accelerated Multi-Objective Optimization” (NMO) algoritam?
O: To je algoritam koji je tim razvio kako bi navigirao složenim dizajnerskim krajolikom mikrostruktura i neprestano usavršavao predviđanja.
P: Koje su potencijalne primjene razvijene metodologije?
O: Metodologija se može prilagoditi različitim područjima, uključujući polimernu kemiju, dinamiku fluida, meteorologiju i robotiku, s potencijalom za poboljšanje učinkovitosti i trajnosti različitih industrija.
Definicije:
1. Mikrostrukturirani materijali: Materijali koji imaju dizajniranu strukturu na mikroskopskoj skali, često uključujući kombinaciju različitih materijala.
2. Neuronske mreže: Modeli umjetne inteligencije inspirirani neuralnim povezivanjem ljudskog mozga, koji se koriste za obradu i analizu kompleksnih podataka.
3. Zamjenski modeli: Modeli koji se koriste za aproksimaciju ponašanja složenog sustava ili procesa, pružajući pojednostavljenu reprezentaciju koja je lakša za analizu i manipulaciju.
Predložene povezane veze:
– MIT
– MIT CSAIL
The source of the article is from the blog rugbynews.at