Следующее поколение материалов должно быть адаптивным, многоцелевым и настраиваемым. Это может быть достигнуто с помощью материалов с доминирующей структурой (метаматериалы), которые используют новые геометрии для достижения беспрецедентных свойств и функциональности.
Однако дизайн метаматериалов опирается на большое количество экспериментов и метод проб и ошибок. Чтобы исправить это и сделать поиск новых соединений более систематическим, команда ученых из Калифорнийского технологического института создала искусственный интеллект, использующий процесс машинного обучения для предсказания свойств будущих материалов и программирования их структуры.
По словам ведущего автора работы, вдохновение к нему пришло при осмотре солнечных парусов. Он подумал о возможности создания такого материала, большую площадь которого можно было бы сжать в небольшой объем. Тогда, по его словам мы могли бы создать велосипеды, зонтики и множество других вещей, которые при желании можно сложить в карман.
Руководствуясь машинным обучением, ученые изготовили два алгоритма, которые вместе преобразовывали хрупкие полимеры в легкие, восстанавливаемые и сверхсжимаемые метаматериалы. Программу макромасштаба ученые настроили для разработки материалов с максимальной сжимаемостью, а микромасштаб предназначался для разработки соединений с высокой прочностью и жесткостью.
Как объясняют авторы работы, наиболее важным аспектом их исследования стал не конкретный созданный материал, а возможность достижения ранее неизменных областей материаловедения с помощью машинного обучения.
Источник: naked-science.ru
Подписывайтесь на канал «Хвилі» в Telegram, на канал «Хвилі» в Youtube, страницу «Хвилі» в Facebook
