鋼鉄のように硬く、泡のように軽い！機械学習とナノ3Dプリンティングにより、ナノ格子を持つ超強力で軽量な材料が誕生

この投稿は warrior bear によって 2025-2-21 18:59 に最後に編集されました。

2025年2月21日、南極熊はカナダのトロント大学応用科学工学部の研究者が機械学習を利用してナノ構造材料を設計したことを知りました。この新材料は炭素鋼の強度と発泡プラスチックの軽さを兼ね備えており、自動車や航空宇宙など多くの業界で大きな応用の見通しがあります。
△左から：Tobin Filleter教授（MIE）、Peter Serles（MIE MASc 1T9、MIE PhD 2T4）
研究結果は、「カーボンナノ格子のベイズ最適化による超高比強度」と題された論文で、Advanced Materials誌に掲載されました。論文は、Tobin Fillet教授（MIE）が率いるチームによって執筆され、強度、軽量性、カスタマイズ性などの優れた特性を持つナノ材料をどのように作成したかについて説明しています。

関連論文リンク: https://doi.org/10.1002/adma.202410651
「ナノ構造材料は、三角形の橋などの高性能な形状をナノスケールの次元で組み合わせ、「小さいほど強い」効果を活用して、あらゆる材料の中で最も高い強度対重量比と剛性対重量比を実現します」と、論文の筆頭著者であるピーター・セルズ氏は述べています。「ただし、使用される標準的な格子形状と幾何学的形状には鋭い交差点や角があり、応力集中の問題を引き起こします。これにより、材料の早期の局所的な破損や破壊につながる可能性があり、全体的な可能性が制限されます。この課題について考えたとき、これは機械学習で完璧に解決できる問題だと気づきました。」
ナノ構造材料は、数百ナノメートルの大きさの小さな構成要素、つまり繰り返し単位で構成されています。人間の髪の毛の太さを作るには、100 個以上のナノ構造ブロックを一列に並べる必要があります。これらの構成要素（この場合は炭素でできている）は、ナノ格子と呼ばれる複雑な三次元構造に配置されます。
△低密度で高い圧縮剛性と強度を備えたカーボンナノラティスの生成設計のための多目的ベイズ最適化。 a) プロセスの説明。 b) 最初の 4 つの MBOCFCC ジオメトリとその 2D ベジェ曲線。 c、d）CFCC MBO-3および同等の密度を持つ標準CFCCのFESEM画像。
改良された材料を設計するために、セルズ氏とフィレター氏は、韓国大田市にある韓国科学技術院（KAIST）のリュ・スンファ教授と博士課程の学生、ヨ・ジンウク氏と協力した。この協力は、国際的な協力者との研究を通じて博士課程の学生のトレーニングを支援するトロント大学の国際博士課程クラスタープログラムによって開始されました。
KAISTチームは、多目的ベイズ最適化機械学習アルゴリズムを使用しました。このアルゴリズムは、シミュレートされた形状から学習し、応力分散を強化してナノ構造設計の強度対重量比を改善するための最適な形状を予測します。
その後、セルレス氏は流体技術研究応用センター (CRAFT) の 2 光子重合 3D プリンターを使用して、実験検証用のプロトタイプを作成しました。この付加製造技術により、ミクロンおよびナノメートルスケールでの 3D プリントが可能になり、最適化されたカーボンナノラティスを作成できます。
これらの最適化されたナノ格子は、既存の設計の 2 倍以上の強度があり、1 立方メートルあたり 2.03 メガパスカルの圧力に耐えることができます。これはチタンの約 5 倍です。
△左から右へ：完全な格子幾何学画像と、泡の上に浮かぶ 1,875 万個のセル格子を並べた図。左から右へ: 泡の上に浮かぶ 1,875 万個の格子と並置された完全な格子形状。（写真：ピーター・セルズ）
「ナノ構造材料の最適化に機械学習が適用されたのは今回が初めてであり、その改善には驚かされました」とセルズ氏は言う。「トレーニングデータから成功した形状を単にコピーするだけではなく、形状のどのバリエーションが機能し、どのバリエーションが機能しないかを学習し、まったく新しい格子形状を予測できるようになります。」
機械学習には通常、大量のデータが必要ですが、有限要素解析からの高品質なデータを使用する場合、それを生成するのは困難になる可能性があります。しかし、多目的ベイズ最適化アルゴリズムでは 400 個のデータポイントしか必要ありませんが、他のアルゴリズムでは 20,000 個以上のデータポイントが必要になる場合があります。そのため、研究者たちははるかに小さいながらも極めて高品質のデータセットを使用しました。
「これらの新しい材料設計が、最終的には飛行機、ヘリコプター、宇宙船などの航空宇宙用途の超軽量部品につながり、安全性と性能を維持しながら飛行中の燃料要件を削減できることを期待しています」とフィレット氏は述べた。「これは最終的に、飛行による高い二酸化炭素排出量の削減に役立つ可能性があります。」
「例えば、航空機のチタン製部品をこの材料に置き換えると、置き換える材料1キログラムごとに年間80リットルの燃料を節約できます」とセルズ氏は付け加えた。
このプロジェクトの他の貢献者には、Yu Zou教授（MSE）、Chandra Veer Singh教授（MSE）、Jane Howe教授（MSE、ChemE）、Charles Jia教授（ChemE）のほか、ドイツのカールスルーエ工科大学（KIT）、マサチューセッツ工科大学（MIT）、米国のライス大学の国際協力者が含まれます。
「これは、材料科学、機械学習、化学、力学の要素を統合し、この技術をどのように改善し実装するかを理解するための多面的なプロジェクトです」と、現在カリフォルニア工科大学（Caltech）のシュミット科学フェローであるセラーズ氏は語った。
フィレター氏は次のように付け加えた。「当社の次のステップでは、これらの材料設計をさらに拡大し、コスト効率の高いマクロコンポーネントを実現することに重点を置きます。さらに、高い強度と剛性を維持しながら、さらに低密度の材料構造を可能にする新しい設計を引き続き模索していきます。」

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