Istraživači su iskoristili veštačku inteligenciju (AI) za kreiranje inovativnih nanomaterijala koji kombinuju čvrstoću karbonskog čelika sa laganim osobinama stiropora. Ovi novo razvijeni nanomateriјali, proizvedeni pomoću tehnika mašinskog učenja i 3D štampe, više su nego udvostručili čvrstoću prethodno postojećih dizajna. Naučnici uključeni u ovu studiju su naznačili da bi ovi materijali mogli dovesti do razvoja jačih, lakših i efikasnijih komponenti u automobilima i avionima. Njihovi nalazi objavljeni su 23. januara u časopisu Advanced Materials. Koautor Tobin Filleter, profesor inženjerstva na Univerzitetu u Torontu, izrazio je optimizam, rekavši: "Nadamo se da će ovi novi dizajni materijala na kraju rezultirati ultra-lakim komponentama za aeronautičke primene poput aviona, helikoptera i svemirskih letelica, čime će se smanjiti potrošnja goriva tokom leta, dok će se osigurati sigurnost i performanse. Ovo bi moglo značajno smanjiti ekološki uticaj avijacije. " U mnogim materijalima, postizanje čvrstoće često kompromituje izdržljivost. Na primer, keramička večeraška ploča je obično dovoljno jaka da podrži teške predmete, ali njena krutost često dovodi do krhkosti, što je čini podložnom lomljenju uz minimalnu silu. Ovaj izazov se takođe odnosi na nano-arhitekturne materijale, koji se sastoje od bezbroj sitnih, ponavljajućih građevinskih blokova koji su stotinama delova širine ljudske kose.

Iako ovi materijali nude izvanrednu čvrstoću u odnosu na svoju težinu, takođe mogu razviti tačke napetosti koje dovode do naglih kvarova. Ova sklonost lomljenju je do sada ograničila njihove praktične primene. Prvi autor Peter Serles, istraživač inženjerstva na Caltech-u, istakao je: "Dok sam razmišljao o ovom problemu, postalo je jasno da je to idealan problem za mašinsko učenje. " Kako bi istražili poboljšane dizajne za nanomaterijale, istraživači su simulirali različite geometrije pre nego što su ih analizirali koristeći algoritam mašinskog učenja. Algoritam, koji je bio obavešten o proizvedenim dizajnima, mogao je predvideti optimalne oblike koji bi efikasno rasporedili primenjene stresove dok podnose značajne opterećenja. Nakon finalizacije ovih dizajna, istraživači su koristili 3D štampač za proizvodnju novih nanostruktura. Otkili su da ti strukturni elementi mogu izdržati stres od 2, 03 megapaskala po kubnom metru po kilogramu—čvrstoća pet puta veća od titana. "Ovo je prvi put da se mašinsko učenje primenjuje za optimizaciju nano-arhitekturnih materijala, i bili smo fascinirani postignutim napretkom, " podelio je Serles. "Algoritam nije samo replikovao uspešne dizajne iz skupa za obuku; učio je iz modifikacija koje su uspele i onih koje nisu, što mu je omogućilo da predloži potpuno nove strukture rešetke. " U budućnosti, istraživači planiraju da se fokusiraju na povećanje ovih materijala za proizvodnju većih komponenti, dok nastavljaju da istražuju još bolje dizajne kroz svoju metodu. Osnovni cilj je inženjerisati lakše i jače komponente za buduće vozila. Serles je dodao: "Na primer, ako bi se komponente aviona od titana zamenile ovim novim materijalom, rezultat bi mogao doneti godišnje uštede goriva od 80 litara za svaki kilogram zamenjenog materijala. "