AI-gestuurd legeringsontwerp: Onderzoekers van Virginia Tech zorgen voor een revolutie in de materiaalkunde

Onderzoekers van Virginia Tech, onder leiding van Sanket Deshmukh, hebben een nieuwe benadering van de materiaalkunde ontwikkeld. Ze hebben verklaarbare AI gebruikt om multiple principal element alloys (MPEA's) te ontwerpen met verbeterde mechanische eigenschappen. Deze legeringen, met uitzonderlijke sterkte en veerkracht, zouden een revolutie teweeg kunnen brengen in verschillende industrieën. De toepassingen variëren van medische implantaten tot ruimtevaartcomponenten, wat een belangrijke sprong voorwaarts betekent. Het AI-framework screent en optimaliseert snel legeringsformuleringen en voorspelt hoe elementcombinaties de belangrijkste eigenschappen beïnvloeden. Dit voorspellende vermogen transformeert de ontdekking van materialen in een geïnformeerde verkenning, waardoor het proces wordt versneld. Het team integreerde evolutionaire algoritmen, die natuurlijke selectie nabootsen, om de legeringssamenstellingen te verfijnen. Deze combinatie van AI en berekeningen identificeert MPEA's die beter presteren dan traditionele legeringen en een grotere weerstand bieden tegen slijtage en corrosie. Fangxi "Toby" Wang benadrukt het creëren van veelzijdige ontwerptools. De interpreteerbaarheid van de workflow biedt een blauwdruk voor het aanpakken van complexe systemen, waardoor een nauwkeurige afstemming van materiaaleigenschappen mogelijk is. Deshmukh merkte op dat dit onderzoek een voorbeeld is van de transformerende kracht van het integreren van AI met experimentele wetenschap. Het creëert een veelzijdig framework dat traditionele disciplinaire grenzen kan overschrijden en een nieuw tijdperk van wetenschappelijk materiaalontwerp inluidt. De synthese van verklaarbare AI met materiaaltechniek luidt een nieuw tijdperk in. Menselijk inzicht en rekenkracht werken samen, versnellen innovatie en verbeteren levens op wereldschaal.