In den sich rasant entwickelnden Bereichen Luft- und Raumfahrt, Energie und Informatik ist das unerm\u00fcdliche Streben nach neuen Materialien, die optimale Leistung gew\u00e4hrleisten, eine Konstante. Realistisch betrachtet wird der Sprung von der Idee zur praktischen Anwendung jedoch oft durch die komplexen Herausforderungen behindert, die mit der Vorhersage des Materialverhaltens verbunden sind. Um die Leistungsf\u00e4higkeit eines Materials zu verstehen, muss es traditionell zun\u00e4chst hergestellt und getestet werden, was den Innovationszyklus erheblich verteuert und verl\u00e4ngert. Selbst die fortschrittlichsten Simulationsmethoden haben Schwierigkeiten, die komplexen chemischen Strukturen zu modellieren, die in den heutigen Feststoffen vorkommen.<\/p>\n
Unter der Leitung von Rodrigo Freitas, dem TDK-Karriereentwicklungsprofessor f\u00fcr Materialwissenschaft und Werkstofftechnik am MIT, hat ein wegweisendes Forscherteam k\u00fcrzlich einen Ansatz entwickelt, mit dem metallische Substanzen unabh\u00e4ngig von ihren komplexen chemischen Konfigurationen pr\u00e4zise modelliert werden k\u00f6nnen. Dieses innovative Verfahren nutzt Modelle des maschinellen Lernens, um die Genauigkeit und Geschwindigkeit von Materialsimulationen zu steigern. Die Forscher erstellten Trainingsdatens\u00e4tze, die das gesamte Spektrum der atomaren Umgebungen in chemisch ungeordneten Materialien abdecken und damit \u00fcber die Grenzen dessen hinausgehen, was bisher f\u00fcr machbar gehalten wurde.<\/p>\n
Jedes Material weist ganz eigene Eigenschaften auf, die durch die einzigartige Anordnung der Atome in seinem Inneren bestimmt werden. Selbst Materialien mit identischer chemischer Zusammensetzung k\u00f6nnen aufgrund ihrer atomaren Anordnung deutlich unterschiedliche Eigenschaften aufweisen. Um diese feinen Details zu erfassen, sind Simulationen auf atomarer Ebene erforderlich. Maschinelles Lernen erweist sich als leistungsf\u00e4higes Werkzeug bei der Erstellung dieser Modelle, insbesondere bei der Arbeit mit geordneten chemischen Anordnungen. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch in der Modellierung chemisch ungeordneter Phasen, einem Ph\u00e4nomen, das in den meisten festen Stoffen h\u00e4ufig auftritt.<\/p>\n
Freitas\u2019 Team stellte sich diesen Herausforderungen und meisterte erfolgreich die H\u00fcrden, die sich durch chemisch unorganisierte Materialien ergaben, die eine Vielzahl lokaler chemischer Umgebungen aufweisen. Auf innovative Weise nutzten sie die Informationstheorie, um Trainingsdatens\u00e4tze zu erstellen, die die lokalen chemischen Umgebungen in solchen Materialien genauer widerspiegeln.<\/p>\n
Als ihr Ansatz zur Entwicklung von Trainingsdatens\u00e4tzen f\u00fcr maschinelles Lernen f\u00fcr verschiedene Metalllegierungen angewendet wurde, zahlte sich dies aus. Ihre Modelle konnten gro\u00df angelegte Modelle von Branchenriesen wie Google und Microsoft \u00fcbertreffen. Der Erfolg wurde der F\u00e4higkeit ihrer Methode zugeschrieben, subtile energetische Tendenzen in Richtung bestimmter lokaler chemischer Konfigurationen zu erkennen. Diese sind entscheidend f\u00fcr die Bestimmung von Materialphasen und -eigenschaften. Bemerkenswert ist, dass die Forschung vom Office of Scientific Research der US-Luftwaffe unterst\u00fctzt wurde.<\/p>\n
Dieser Durchbruch beschr\u00e4nkt sich jedoch nicht auf wissenschaftliche Kreise. Auch praktische Auswirkungen sind zahlreich. Dank der F\u00e4higkeit, Phasendiagramme \u2013 Tabellen, die stabile Phasen bei unterschiedlichen Temperaturen und chemischen Zusammensetzungen darstellen \u2013 genau vorherzusagen, hat dieses Modell das Potenzial, Echtzeit-Verarbeitungsentscheidungen in verschiedenen Branchen erheblich zu beeinflussen. Die Forscher wollen diese Vorhersagen in Standard-Workflows der Materialentwicklung einbinden, um eine Integration in die Industrie zu f\u00f6rdern, die mit bestehenden Betriebsprotokollen im Einklang steht.<\/p>\n
Da die Industrie bestrebt ist, Innovationen voranzutreiben und Prozesse zu optimieren, k\u00f6nnte die Einf\u00fchrung dieser fortschrittlichen Modellierungstechnologie die Materialentwicklung und -nutzung revolutionieren. Interessierte Leser k\u00f6nnen den Originalartikel des MIT nachlesen. hier.<\/a><\/p>\n Sind Sie neugierig auf KI-Automatisierungsl\u00f6sungen f\u00fcr Ihr Unternehmen? Erleben Sie mit implementi.ai, welchen Unterschied KI bewirken kann.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" In the swiftly progressing fields of aerospace, energy, and computing, the unending pursuit for new materials that assure optimal performance is a constant. But, realistically, the leap from idea to practical use is often hindered by the intricate challenges associated with predicting a material\u2019s behavior. Traditionally, to comprehend a material’s performance, it first needs to be built and tested, which results in substantial cost and time being added to the innovation cycle. Even the highly progressive simulation methods struggle to model the elaborate chemical arrangements present in today’s solid materials. Breaking Ground with Material Modeling Led by Rodrigo Freitas, MIT\u2019s […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":9033,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[],"class_list":["post-9032","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-automation","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9032","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9032"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9032\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9033"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9032"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9032"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9032"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}