كتب – رامز يوسف:
استخدم العلماء الذكاء الاصطناعي لتصميم مواد نانوية لم يسبق لها مثيل بقوة الفولاذ الكربوني وخفة رغوة البوليسترين.
المواد النانوية الجديدة، المصنوعة باستخدام التعلم الآلي وطابعة ثلاثية الأبعاد، تعادل قوة التصميمات الحالية بأكثر من الضعف. وقال العلماء المشاركون في الدراسة الجديدة إنه يمكن استخدامها في مكونات أقوى وأخف وزناً وأكثر كفاءة في استهلاك الوقود للطائرات والسيارات. ونشروا نتائجهم في Advanced Materials.
وقال المؤلف المشارك توبين فيليتر، أستاذ الهندسة في جامعة تورنتو، في بيان: “نأمل أن تؤدي هذه التصميمات الجديدة للمواد في النهاية إلى مكونات خفيفة الوزن للغاية في تطبيقات الطيران، مثل الطائرات والمروحيات والمركبات الفضائية التي يمكن أن تقلل من متطلبات الوقود أثناء الطيران مع الحفاظ على السلامة والأداء.. يمكن أن يساعد هذا في النهاية في تقليل البصمة الكربونية العالية للطيران”.
في العديد من المواد، قد تتعارض القوة والصلابة في كثير من الأحيان. مثلا، طبق عشاء خزفي: في حين أن الأطباق عادة ما تكون قوية ويمكنها تحمل أوزان ثقيلة، فإن قوتها تأتي على حساب الصلابة – لا يتطلب الأمر الكثير من الطاقة لجعلها تتحطم.
تنطبق نفس المشكلة على المواد ذات الهندسة النانوية، والتي يجعلها بناؤها من الكتل الصغيرة المتكررة التي يبلغ سمكها 1/100 من شعرة الإنسان قوية وصلبة بالنسبة لوزنها، ولكنها يمكن أن تسبب أيضًا تركيزات إجهاد تؤدي إلى كسر مفاجئ.
قال المؤلف الأول بيتر سيرلز، وهو باحث هندسي في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا، في بيان: “عندما فكرت في هذا التحدي، أدركت أنه مشكلة مثالية للتعلم الآلي للتعامل معها”.
وللبحث عن طرق أفضل لتصميم المواد النانوية، أجرى الباحثون محاكاة الأشكال الهندسية المحتملة لتصميمهم قبل تمريرها من خلال خوارزمية التعلم الآلي. ومن خلال التعلم من التصاميم التي أنشأوها، تمكنت الخوارزمية من التنبؤ بأفضل الأشكال التي من شأنها توزيع الضغوط المطبقة بالتساوي مع حمل وزن ثقيل أيضًا.
واستخدم الباحثون طابعة ثلاثية الأبعاد لإنشاء شبكاتهم النانوية الجديدة، ووجدوا أنها يمكن أن تتحمل إجهادًا يبلغ 2.03 ميجا باسكال لكل متر مكعب لكل كيلوجرام – وهي قوة أعلى بخمس مرات من التيتانيوم.
وقال سيرليس: “هذه هي المرة الأولى التي يُطبق التعلم الآلي لتحسين المواد ذات الهندسة النانوية، وقد صدمنا بالتحسينات.. لم يكتف بتكرار الأشكال الهندسية الناجحة من بيانات التدريب؛ بل تعلم من التغييرات التي طرأت على الأشكال والتي لم تنجح، ما مكنه من التنبؤ بهندسة شبكية جديدة تمامًا”.
وقال الباحثون إن خطواتهم التالية ستركز على توسيع نطاق المواد حتى يمكن استخدامها لصنع مكونات أكبر، مع البحث أيضًا عن تصميمات أفضل باستخدام عمليتهم. الهدف الأساسي هو تصميم مكونات أخف وزنا وأقوى بكثير للمركبات في المستقبل.
على سبيل المثال، إذا كنت ستستبدل مكونات مصنوعة من التيتانيوم على متن طائرة بهذه المادة، فستكون لديك القدرة على توفير 80 لترًا من الوقود سنويًا لكل كيلوجرام من المادة التي تستبدلها،” كما قال سيرليس.
المصدر: لايف ساينس
اقرأ أيضا: