Un nuovo approccio basato sull’intelligenza artificiale potrebbe ridurre i tempi dei test dei nuovi materiali e dei rivestimenti protettivi. Ideato dagli scienziati del MIT, potrebbe essere impiegato per sviluppare rivestimenti protettivi o materiali strutturali più resistenti, per esempio per proteggere gli aeromobili o i veicoli spaziali.

Test dei materiali più veloci con l’AI

Dato che la comprensione dei processi di rottura è la chiave per lo sviluppo di materiali robusti e affidabili, i ricercatori eseguono simulazioni di dinamica molecolare o atomo per atomo per prevedere il modo in cui un materiale si può spezzare o fratturare. Un processo lungo che i ricercatori hanno provato ad accelerare usando un sistema di apprendimento automatico. Prima hanno generato centinaia di simulazioni, con una grande varietà di strutture e le hanno sottoposte a diverse rotture simulate, poi hanno immesso i dati frutto di queste simulazioni nel sistema di intelligenza artificiale per verificare se poteva scoprire i principi fisici sottostanti e prevedere le prestazioni di un nuovo materiale che non faceva parte del set di addestramento. E lo ha fatto.

Questo è un grande risultato – spiega il professor Markus Buehler -, perché la simulazione al computer attraverso l’AI può fare ciò che normalmente la dinamica molecolare o le simulazioni ad elementi finiti fanno in molto tempo“. L’aumento della velocità è notevole, perché per mostrare tutte le previsioni di rottura si passa da diverse ore di simulazioni a 10 millisecondi.

Il modo in cui materiali si rompono rappresenta un’informazione cruciale per qualsiasi progetto di ingegneria, perché le rotture sono “uno dei maggiori motivi di perdita in qualsiasi settore, come l’ispezione di aerei o treni o automobili, strade o infrastrutture, cemento o corrosione dell’acciaio” prosegue l’ingegnere.

Il metodo sviluppato è abbastanza generalizzabile e può essere applicato a una vasta gamma di processi che si svolgono nel tempo, come la diffusione di un materiale in un altro o i processi di corrosione.

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