Tyrėjai panaudojo dirbtinį intelektą (DI), kad sukurtų novatoriškus nanomedžiagas, kurios sujungia anglinio plieno stiprumą su styrofoam lengvumu. Šios naujai sukurtos nanomedžiagos, pagamintos naudojant mašininio mokymosi technologijas ir 3D spausdinimą, daugiau nei dvigubai viršijo anksčiau esamų dizainų stiprumą. Tyrėjai, dalyvavę šiame tyrime, nurodė, kad šios medžiagos gali paskatinti stipresnių, lengvesnių ir daugiau degalų taupančių komponentų automobiliams ir orlaiviams kūrimą. Jų išvados buvo paskelbtos sausio 23 d. žurnale Advanced Materials. Bendras autorius Tobin Filleter, Toronto universiteto inžinerijos profesorius, išreiškė optimizmą sakydamas: „Tikimės, kad šie nauji medžiagų dizainai galiausiai rezultuos ultra lengvais komponentais orasvėžio taikymams, tokiems kaip lėktuvai, sraigtasparniai ir kosminiai laivai, taip sumažinant degalų suvartojimą skrydžio metu ir užtikrinant saugumą bei našumą. Tai gali žymiai sumažinti aviacijos poveikį aplinkai. “ Daugumoje medžiagų stiprumo pasiekimas dažnai reiškia trapumo pažeidimą. Pavyzdžiui, keramikinė vakarienės lėkštė paprastai yra pakankamai stipri, kad palaikytų sunkius daiktus, tačiau jos standumas dažnai lemia trapumą, todėl ji lengvai subyra net ir dėl nedidelio smūgio. Ši problema taip pat taikoma nanoarchitektūrinėms medžiagoms, kurios yra sudarytos iš nesuskaičiuojamų mažyčių, pasikartojančių statybinių blokelių, kurie yra šimtoji dalis žmogaus plauko pločio.

Nors šios medžiagos siūlo nepaprastą stiprumą, atsižvelgiant į jų svorį, jos taip pat gali išsivystyti streso taškus, kurie sukelia staigius gedimus. Ši polinkis į lūžius iki šiol apribojo jų praktinį pritaikymą. Pirmasis autorius Peter Serles, inžinerijos tyrėjas Caltech, pastebėjo: „Kai apmąstiau šią problemą, tapo aišku, kad tai ideali problema, kurią gali spręsti mašininis mokymasis. “ Norėdami ištirti patobulintus nanomedžiagų dizainus, tyrėjai simuliavo įvairias geometrijas, prieš analizuodami jas naudodami mašininio mokymosi algoritmą. Algoritmas, remiantis gautais dizainais, galėjo prognozuoti optimalias formas, kurios efektyviai paskirstytų taikomus stresus ir atlaikytų didelius apkrovimus. Baigę šiuos dizainus, tyrėjai panaudojo 3D spausdintuvą naujoms nanogretinėms struktūroms gaminti. Jie atrado, kad šios struktūros gali atlaikyti stresą, siekiantį 2. 03 megapaskalius kiekvienam kubiniam metrui per kilogramą — tai yra penkis kartus stipriau nei titanas. „Tai yra pirmas atvejis, kai mašininis mokymasis taikomas optimizuojant nanoarchitektūrinės medžiagas, ir mes buvome nustebinti padarytais pasiekimais, “ dalijosi Serles. „Algoritmas ne tik pakartojo sėkmingus dizainus iš mokymo rinkinio; jis išmoko iš veiksmingų ir neveiksmingų modifikacijų, leisdamas pasiūlyti visiškai naujas grotelių struktūras. “ Ateityje tyrėjai planuoja susitelkti į šių medžiagų didinimą didesnių komponentų gamybai, toliau ieškodami dar geresnių dizainų per savo metodą. Pagrindinis tikslas yra sukurti lengvesnius ir stipresnius komponentus būsimoms transporto priemonėms. Serles pridėjo: „Pavyzdžiui, jei orlaivių komponentai, pagaminti iš titano, būtų pakeisti šiomis naujomis medžiagomis, tai galėtų sutaupyti 80 litrų degalų kasmet už kiekvieną kilogramą pakeistos medžiagos. “