W dynamicznie rozwijaj\u0105cych si\u0119 dziedzinach lotnictwa, energetyki i informatyki nieustanne poszukiwanie nowych materia\u0142\u00f3w zapewniaj\u0105cych optymaln\u0105 wydajno\u015b\u0107 jest sta\u0142ym elementem. Jednak w rzeczywisto\u015bci przej\u015bcie od pomys\u0142u do praktycznego zastosowania jest cz\u0119sto utrudnione przez z\u0142o\u017cone wyzwania zwi\u0105zane z przewidywaniem zachowania materia\u0142u. Tradycyjnie, aby zrozumie\u0107 w\u0142a\u015bciwo\u015bci materia\u0142u, nale\u017cy go najpierw wytworzy\u0107 i przetestowa\u0107, co powoduje znaczny wzrost koszt\u00f3w i wyd\u0142u\u017cenie czasu trwania cyklu innowacyjnego. Nawet najbardziej zaawansowane metody symulacyjne maj\u0105 trudno\u015bci z modelowaniem skomplikowanych uk\u0142ad\u00f3w chemicznych wyst\u0119puj\u0105cych w dzisiejszych materia\u0142ach sta\u0142ych.<\/p>\n
Pod kierownictwem Rodrigo Freitasa, profesora rozwoju kariery TDK w dziedzinie in\u017cynierii materia\u0142owej na MIT, pionierski zesp\u00f3\u0142 naukowc\u00f3w opracowa\u0142 niedawno nowatorskie podej\u015bcie do precyzyjnego modelowania substancji metalicznych, niezale\u017cnie od ich skomplikowanych konfiguracji chemicznych. Ta innowacyjna metoda wykorzystuje modele uczenia maszynowego w celu zwi\u0119kszenia precyzji i szybko\u015bci symulacji materia\u0142owych. Naukowcy stworzyli zbiory danych szkoleniowych obejmuj\u0105ce szeroki zakres \u015brodowisk atomowych wyst\u0119puj\u0105cych w materia\u0142ach o nieuporz\u0105dkowanej strukturze chemicznej, wykraczaj\u0105c poza granice tego, co dotychczas uwa\u017cano za wykonalne.<\/p>\n
Ka\u017cdy materia\u0142 posiada swoje charakterystyczne w\u0142a\u015bciwo\u015bci, kt\u00f3re wynikaj\u0105 z unikalnego uk\u0142adu atom\u00f3w w jego strukturze. Nawet materia\u0142y o identycznym sk\u0142adzie chemicznym mog\u0105 wykazywa\u0107 znacz\u0105co r\u00f3\u017cne cechy, na co wp\u0142yw ma ich uk\u0142ad atomowy. Aby uchwyci\u0107 te najdrobniejsze szczeg\u00f3\u0142y, konieczne s\u0105 symulacje na poziomie atomowym. Uczenie maszynowe jawi si\u0119 jako pot\u0119\u017cne narz\u0119dzie do tworzenia tych modeli, zw\u0142aszcza w przypadku uporz\u0105dkowanych uk\u0142ad\u00f3w chemicznych. Prawdziwym wyzwaniem jest jednak modelowanie faz chemicznie nieuporz\u0105dkowanych, kt\u00f3re s\u0105 powszechnie wyst\u0119puj\u0105cym zjawiskiem w wi\u0119kszo\u015bci substancji sta\u0142ych.<\/p>\n
Stawiaj\u0105c czo\u0142a tym wyzwaniom, zesp\u00f3\u0142 Freitasa z powodzeniem pokona\u0142 przeszkody zwi\u0105zane z materia\u0142ami o nieuporz\u0105dkowanej strukturze chemicznej, charakteryzuj\u0105cymi si\u0119 szerok\u0105 gam\u0105 lokalnych \u015brodowisk chemicznych. W nowatorski spos\u00f3b wykorzysta\u0142 teori\u0119 informacji do stworzenia zbior\u00f3w danych szkoleniowych, kt\u00f3re dok\u0142adniej odzwierciedlaj\u0105 lokalne \u015brodowiska chemiczne w tego typu materia\u0142ach.<\/p>\n
Kiedy zastosowano ich podej\u015bcie do opracowania zbior\u00f3w danych szkoleniowych do uczenia maszynowego dla kilku odmian stop\u00f3w metali, okaza\u0142o si\u0119 to strza\u0142em w dziesi\u0105tk\u0119. Ich modele zdo\u0142a\u0142y prze\u015bcign\u0105\u0107 modele tworzone na wi\u0119ksz\u0105 skal\u0119 przez pot\u0119gi korporacyjne, takie jak Google i Microsoft. Sukces ten przypisano zdolno\u015bci ich metody do wykrywania subtelnych tendencji energetycznych zwi\u0105zanych z konkretnymi lokalnymi konfiguracjami chemicznymi. Maj\u0105 one kluczowe znaczenie dla okre\u015blania faz i w\u0142a\u015bciwo\u015bci materia\u0142\u00f3w. Warto podkre\u015bli\u0107, \u017ce badania zosta\u0142y wsparte przez Biuro Bada\u0144 Naukowych Si\u0142 Powietrznych Stan\u00f3w Zjednoczonych.<\/p>\n
Prze\u0142om ten nie ogranicza si\u0119 jednak wy\u0142\u0105cznie do \u015brodowisk naukowych. Ma on r\u00f3wnie\u017c liczne praktyczne implikacje. Dzi\u0119ki mo\u017cliwo\u015bci dok\u0142adnego przewidywania diagram\u00f3w fazowych \u2013 tabel przedstawiaj\u0105cych stabilne fazy w zale\u017cno\u015bci od temperatury i sk\u0142adu chemicznego \u2013 model ten mo\u017ce wywrze\u0107 znacz\u0105cy wp\u0142yw na decyzje dotycz\u0105ce przetwarzania w czasie rzeczywistym w r\u00f3\u017cnych ga\u0142\u0119ziach przemys\u0142u. Naukowcy d\u0105\u017c\u0105 do w\u0142\u0105czenia tych prognoz do standardowych proces\u00f3w projektowania materia\u0142\u00f3w, aby wspiera\u0107 integracj\u0119 z przemys\u0142em zgodn\u0105 z istniej\u0105cymi protoko\u0142ami operacyjnymi.<\/p>\n
W miar\u0119 jak bran\u017ce d\u0105\u017c\u0105 do wprowadzania innowacji i optymalizacji, wdro\u017cenie tej zaawansowanej technologii modelowania mo\u017ce zrewolucjonizowa\u0107 proces opracowywania i wykorzystania materia\u0142\u00f3w. Zainteresowani czytelnicy mog\u0105 zapozna\u0107 si\u0119 z oryginalnym artyku\u0142em opublikowanym przez MIT tutaj.<\/a><\/p>\n Interesuj\u0105 Ci\u0119 rozwi\u0105zania w zakresie automatyzacji oparte na sztucznej inteligencji dla Twojej organizacji? Przekonaj si\u0119, jak\u0105 r\u00f3\u017cnic\u0119 mo\u017ce wnie\u015b\u0107 sztuczna inteligencja dzi\u0119ki implementi.ai.<\/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\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9032","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9032"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9032\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9033"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9032"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9032"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9032"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}