Ученые из Сколтеха и Университета Торонто разработали новые материалы для авиации и космонавтики с помощью ИИ

Легкий, как пена и прочный, как сталь: создан новый материал для аэрокосмической отрасли Ученые использовали искусственный интеллект ИИ для создания неизвестного ранее наноматериала, который имеет прочность высокоуглеродистой стали, но легкий как пенополистирол. Новый материал, напечатанный на 3D-принтере, более чем вдвое превзошел по прочности существующие конструкции. Ученые считают, что новый материал можно использовать для создания более прочных, но легких компонентов для самолетов и космических кораблей. Подробнее читайте в нашей рубрике Фокус. Наука.

Искусственный интеллект ускорил поиск материалов для авиации и космоса Сейчас устойчивые сплавы ищут методами, которые сопряжены с риском упустить перспективный материал либо требуют запредельно долгих вычислений. Новый же метод, представленный в журнале npj Computational Materials, использует машинное обучение, чтобы ускорить перебор вариантов и сделать его более исчерпывающим. Исследование поддержано грантом РНФ. Чистые металлы обычно уступают по своим свойствам сплавам из нескольких металлов и других элементов вроде углерода или кремния. Меняя состав и соотношение элементов в сплаве, можно регулировать его характеристики: прочность, ковкость, температуру плавления, устойчивость к коррозии, электрическое сопротивление и многие другие. Так материаловеды ищут сплавы с более совершенными свойствами для авиации, космических технологий, машиностроения и других областей: электротехники, строительства, медицинских инструментов и проч.

Не знаем почему, но это исследование буквально ПРИТЯГИВАЕТ Речь о разработке ученых ИТМО, которая позволит дешевле и быстрее проектировать новые материалы на основе магнитных наночастиц. Впервые в мире для предсказания одного из ключевых свойств таких частиц — обменного смещения — исследователи использовали ML-модель. Ее точность довольно высока — 75%. Зачем это нужно? Магнитные наночастицы используют при производстве электронных устройств, в том числе точнейшей микроэлектроники. Управлять «параметрами» намагниченности частиц можно с помощью нескольких свойств, одно из которых — обменное смещение. Автоматизация процесса его предсказания избавит химиков от необходимости производить сложнейшие расчеты и эксперименты. Как устроена предложенная ML-модель и какое будущее ее ждет, авторы разработки рассказали для ITMO NEWS #наукавИТМО

Исследователи из Сколтех и МФТИ представили новый метод поиска высокоэффективных металлических сплавов с помощью машинного обучения. Алгоритм позволяет ускорить процесс выбора сплавов для тестирования, выявив 268 новых стабильных составов, ранее неизвестных на рынке. Ожидается применение в различных отраслях.

С одной стороны, озадачивает, что попытки найти в потоке технологических новостей интересную на мой вкус и достойную поста в канале — но при том не связанную с ИИ, оказываются почти безнадежны. С другой — ну так и правда ИИ давно уже не только и не столько про чатики, тем и велик: Вот свежий пример из наноматериаловедения. Исследователи в университете Торонто смогли изготовить новый материал, по прочности близкий к титану — при этом по плотности скорее близкий к пенопласту. Он основан на углеродных волокнах диаметром порядка 300 нм, которые знамениты своей прочностью, но секрет получившегося материала не только в его химическом составе, но и в макроструктуре макро — по отношению к атомарным размерам . Сложные пространственные решетки например, соты часто обладают прекрасными механическими свойствами, только вот придумать новую структуру, которая будет обладать хорошими свойствами и при этом будет свободна от недостатков — адова задача, методом перебора не решается. Тут-то и удалось припахать ИИ: алгоритм предложил несколько новых геометрий решеток, не ведущих к концентрации напряжений в отдельных точках, а дальше уже вступили в дело изощренные технологии 3D-нанопечати, пиролиза в азотной атмосфере и прочих чудес современного производства. “Nano-architected materials combine high-performance shapes, like making a bridge out of triangles, at nanoscale sizes, which takes advantage of the ‘smaller is stronger’ effect, to achieve some of the highest strength-to-weight and stiffness-to-weight ratios, of any material” Пока лабораторная диковинка, но если получится производить такие детали сколь-нибудь крупных размеров, не только аэрокосмическая отрасль возрадуется:

Успей оформить подарок для тех, кто в теме. Жми и узнавай

Наноматериалы, способные изменить авиацию и космонавтику Учёные из Университета Торонто совместно с Корейским передовым институтом науки и технологий KAIST разработали революционный наноматериал, обладающий исключительной прочностью и лёгкостью. Новый материал в 80 раз прочнее стали, но при этом сопоставим по массе с пенопластом. В его основе лежат нанорешётки – сложные трёхмерные структуры из углерода, которые обеспечивают уникальное сочетание прочности и низкого веса. Эти свойства делают материал идеальным кандидатом для использования в авиации, автомобилестроении, строительстве и даже космонавтике. Преимущества таких технологий трудно переоценить. В авиации каждый килограмм веса играет критическую роль. Если заменить титановые детали самолётов новыми наноматериалами, можно значительно снизить расход топлива – до 80 литров в год на каждый сэкономленный килограмм. Это означает повышение экономичности, снижение затрат на эксплуатацию и уменьшение вредных выбросов в атмосферу. Основной вызов, с которым столкнулись учёные, – слабость ранних версий нанорешёток, склонных к разрушению из-за концентрации напряжений. Решить эту проблему помогло машинное обучение. С его помощью исследователи оптимизировали структуру материала, сделав его устойчивым к нагрузкам. Следующий шаг – масштабирование производства, чтобы материал можно было применять в реальных конструкциях. Если эта технология станет массовой, она приведёт к революции в создании сверхлёгких и прочных конструкций. Это открывает новые горизонты для инженерии будущего, делая транспортные и строительные проекты более безопасными, долговечными и энергоэффективными.

Ученые из Сколтеха и МФТИ с помощью ИИ ускорили поиск кандидатов металлических сплавов для авиации и космоса Новый метод, представленный в журнале npj Computational Materials, использует машинное обучение, чтобы ускорить перебор вариантов и сделать его более исчерпывающим. Исследование поддержано грантом РНФ. Сплавы часто превосходят чистые металлы по свойствам, таким как прочность, ковкость и коррозионная стойкость. Изменение состава сплава позволяет управлять этими характеристиками, что важно для высокотехнологичных отраслей. Однако разработка новых сплавов требует длительного и дорогого процесса синтеза и тестирования в лабораторных условиях. Компьютерное моделирование также занимает много времени и ресурсов, ограничивая количество возможных комбинаций для анализа. Эти подходы опираются на фундаментальное физическое описание процесса, прямые квантово-механические расчеты. Это очень точные, но сложные и долгие расчеты. Мы же используем машинно-обучаемые потенциалы, которые, напротив, отличаются высокой скоростью вычислений и позволяют перебрать все возможные комбинации до некоторой границы отсечения, например до 20 атомов в суперъячейке. А значит, мы не пропустим хороших кандидатов — пояснила Виктория Зинькович, магистрант программы «Науки о данных» «Сколтеха» и выпускница МФТИ, первый автор научного исследования. Новый подход был проверен на двух группах металлов: тугоплавких и меди с благородными металлами. Рассмотрены три комбинации атомов в каждой группе. Все элементы имеют одинаковую кристаллическую решетку, что облегчает расчеты. Алгоритм анализирует устойчивость сплавов через энергию и энтальпию образования веществ. Авторы исследования обнаружили 268 новых сплавов, устойчивых при нулевой температуре, которых в базе не было. Теперь свойства новых сплавов можно уточнять и проверять более прицельным моделированием и экспериментами, чтобы установить, какие из этих материалов перспективны для практических применений. Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться #новостьдня