Команда під керівництвом Ю Цзоу створила систему на основі штучного інтелекту, яка допомогла розробити нові сплави, здатні витримувати температури до 1000 °C. Про це повідомляє видання Interesting Engineering.
Система працює за методом активного навчання: замість ручного перебору тисяч варіантів вона сама обирає найперспективніші формули, виготовляє їх, тестує і за результатами планує наступні експерименти. Такий підхід дозволяє ефективно досліджувати матеріали навіть без великих масивів початкових даних, що є проблемою для традиційних моделей машинного навчання.
За словами аспіранта лабораторії Ю Цзоу і провідного автора дослідження Аджая Талбота, "проблема, з якою часто стикаєшся, коли намагаєшся застосувати ШІ для проєктування матеріалів, полягає в тому, що більшості моделей машинного навчання потрібно багато даних про властивості матеріалів для навчання. Але якщо ви працюєте в частині простору проєктування, яка ще не досліджена, цих даних не існує, тож ви наче летите наосліп".
Для демонстрації платформа зосередилася на складних сплавах із нікелю, кобальту та хрому. За кілька тижнів дослідники виявили шість формул із високими характеристиками. Зокрема, сплав із 12% нікелю, 62% кобальту та 26% хрому зберігає твердість при температурі до 600 °C, що відповідає умовам у передній частині реактивного двигуна. Цей трьохкомпонентний сплав перевершив галузевий стандарт Inconel 625, який містить понад десять елементів, на 4,5% у лабораторних тестах.
Ще один матеріал із 36% нікелю, 14% кобальту та 50% хрому виявився на 85% стійкішим до окиснення при температурі до 1000 °C. "Ми знайшли матеріал, який надзвичайно добре протистоїть окисненню за таких високих температур. Зрештою ми прагнемо піднятися до ще вищих температур, аж до 1200 °C", — зазначив Талбот.
Автори дослідження називають ці сплави раннім показом можливостей їхньої ШІ-платформи. Наступним кроком команда планує ускладнити склад сплавів до 10–12 елементів, щоб отримати нові механізми зміцнення. Результати роботи опублікували в журналі Advanced Manufacturing.