MIT CSAILはAIと3Dプリントを活用して微細構造複合材料を開発

この投稿は warrior bear によって 2024-2-8 20:48 に最後に編集されました。

2024年2月8日、MIT CSAILの研究チームは、材料設計の分野における従来の試行錯誤の方法を覆し、新たな計算設計手法によって優れた性能を持つ材料を生み出しました。科学者たちの新しいシステムは、物理実験、物理学に基づくシミュレーション、ニューラルネットワークを統合し、理論モデルと実際の結果の間にしばしば生じる矛盾を解決します。この研究の最も印象的な成果の 1 つは、より強靭で耐久性があり、剛性と靭性の最適なバランスを備えた微細構造複合材料 (自動車から航空機まであらゆるものに使用) の発見です。

関連研究は今月初めに「最適な剛性と靭性のトレードオフを備えた微細構造複合材料の計算による発見」と題する論文として Science Advances に掲載されました。論文の筆頭著者は、MIT CSAILのLi氏です。他の著者には、浦項工科大学の准教授Tae-Hyun Oh氏、MITコンピュータサイエンスおよび人工知能研究所のメンバーであるBolei Deng氏（現在はジョージア工科大学の助教授）、Wan Shou氏（現在はアーカンソー大学の助教授）、Yuanming Hu氏（2018年修士号、2021年博士号）、Yiyue Luo氏（2020年修士号）、Liang Shi氏が含まれます。チームの研究は、Baden Aniline and Soda Works (BASF) によって部分的に支援されました。彼らの論文は今月初めに科学誌「サイエンス・アドバンス」に掲載された。

論文リンク: https://www.voxelmatters.com/wp-content/uploads/2024/02/CSAIL-Microstructures-1.24.pdf

「複合材の設計と製造は工学の基礎です」とウィスコンシン大学マディソン校の主任研究者キャロリン・ミラー博士は述べています。「私たちの研究の影響は固体力学の分野をはるかに超えるものになると予想されます。私たちのアプローチは、高分子化学、流体力学、気象学、さらにはロボット工学など、さまざまな分野に適用できる計算設計の青写真を提供します。」

この研究は、剛性と靭性という 2 つの重要な材料特性のバランスを見つけることに重点を置きました。このアプローチでは、硬くて脆い基板と柔らかくて延性のある基板の 2 種類の基板の大規模な設計空間を使用して、さまざまな空間配置を探索し、最適な微細構造を見つけ出します。

研究者のアプローチの重要な革新は、ニューラルネットワークをシミュレーションの代替モデルとして使用し、材料設計に必要な時間とリソースを削減することです。「ニューラルネットワークによって加速されたこの進化的アルゴリズムは、我々の探索を導き、最もパフォーマンスの高いサンプルを効率的に見つけることを可能にする」と、MIT CSAILの研究者であるリー氏は語った。

驚くべき微細構造

MIT CSAILチームはまず、スマートフォンとほぼ同じサイズだがよりスリムな3Dプリントフォトポリマーを作り、それぞれに小さな切り込みと三角形の切り欠きを付けた。特殊な UV 処理後、サンプルは標準試験機 Instron 5984 を使用して評価され、強度と柔軟性を測定するために引張試験が実施されました。

同時に、この研究では物理的な実験と複雑なシミュレーションを組み合わせました。チームは、高性能コンピューティングフレームワークを使用して、材料を作成する前に材料特性を予測し、改良することができます。研究チームによれば、このプロジェクトの最大の進歩は、顕微鏡レベルで異なる材料を組み合わせる技術にある。このアプローチでは、硬い物質と柔軟な物質の小さな液滴の複雑なパターンを融合し、強度と柔軟性の適切なバランスをとる。シミュレーション結果は物理的なテスト結果に非常に近いため、全体的な有効性が検証されています。

最も重要なのは、微細構造の複雑な設計環境をナビゲートするために使用される「ニューラルネットワーク加速型多目的最適化」(NMO) アルゴリズムであり、これによりほぼ最適な機械的特性を示す構成が明らかになりました。ワークフローは自己修正メカニズムのように機能し、予測を継続的に改善して現実に近づけていきます。

しかし、Li 氏は、3D プリントの一貫性を維持し、ニューラルネットワークの予測、シミュレーション、実際の実験を効率的なパイプラインに統合することの難しさを指摘しました。 MIT CSAIL チームは、プロセスの使いやすさとスケーラビリティの向上に取り組んでいます。 Li 氏は、研究室が完全に自動化され、人間の監視が最小限に抑えられ、効率が最大化される未来を予見しています。「私たちの目標は、製造からテスト、計算まですべてが統合された研究室環境で自動化されることです。」

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