トロント大学はAIと3Dプリントを活用して、航空宇宙向けの強力で軽量なナノ構造材料を開発している。

この投稿は Bingdunxiong によって 2025-1-30 11:23 に最後に編集されました

南極のクマの紹介:ナノ構造材料はメタマテリアル設計の最前線にあり、さまざまな現代のアプリケーションにおける機械的特性のベンチマークを設定しています。しかし、規則的なトポロジーを持つ従来のナノ構造設計では、応力の分散が悪く、ノードの早期故障につながります。そのため、研究者たちは、材料の強度と耐久性を向上させるために、より複雑で最適化された構造の開発に取り組んでいます。

△人工知能と3Dプリント技術を活用し、高い圧縮剛性と強度を持つカーボンナノ格子構造を開発
2025年1月30日、アンタークティックベアは、トロント大学の研究者が人工知能（AI）と高度な3Dプリント技術を通じて革新的なナノ構造材料の開発に成功したことを知りました。この材料は炭素鋼の高強度だけでなく、発泡スチロールの軽量性も備えており、材料科学の分野に新たな進歩をもたらします。

この材料の開発は、材料の微細構造に対する深い理解と最適化に基づいています。研究チームは機械学習アルゴリズムを使用して、さまざまな条件下での材料の挙動を予測およびシミュレートし、望ましい特性を持つナノ構造を設計することができました。同時に、3D プリント技術により、これらの複雑なデザインを物理的に実現し、精密に制御された微細構造を持つ材料サンプルを生産することができます。

△ 研究者トビン・フィレター氏とピーター・セルズ氏
超軽量、高強度の航空宇宙用途向けナノ構造 3D プリント材料

研究者のピーター・セルズ氏とトビン・フィレター氏は、韓国科学技術院（KAIST）と協力してこの材料を開発した。これらの材料は、数百ナノメートルの大きさの小さな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実現するには、このようなユニットを 100 個以上配置する必要があります。これらのユニットは主に炭素で構成されており、ナノラティスと呼ばれる複雑な三次元構造を形成します。

△ カーボンナノラティスの生成設計プロセスの概略図主任研究者の一人であるピーター・セルズ氏は次のように説明しています。「ナノ構造材料は、ナノサイズの三角形で橋を架けるなど、高性能な形状を組み合わせて、「より小さく、より強く」という効果を実現します。これにより、材料の強度対重量比と剛性対重量比が最も高くなります。ただし、標準的なラティスの形状と幾何学には鋭い交差点や角が含まれることが多く、応力集中の問題につながり、材料の早期の局所的な破損や破壊を引き起こし、全体的な可能性が制限されます。この課題に直面したとき、機械学習が解決策を提供できることに気付きました。」

△関連研究タイトルは「カーボンナノ格子のベイズ最適化による超高比強度の実現」（ポータル）
研究チームは人工知能アルゴリズムを使用して、材料の強度を高め、重量を軽減するための最適な形状を予測しました。その後、セルレス氏は2光子重合3Dプリンターを使用して、マイクロスケールとナノスケールのプロトタイプを作成しました。改良されたナノ格子は、以前のモデルの2倍以上の強度を持ち、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、これはチタンの約5倍です。

△マクロなナノ格子が泡の上に載っている
「AI がナノ構造材料の最適化に使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」とセルズ氏は説明します。「トレーニングデータ内の成功した形状を再現しただけでなく、形状の変化に関して何がうまくいって何がうまくいかなかったかを学習し、まったく新しい格子形状を予測しました。通常、機械学習はデータに大きく依存しており、特に有限要素解析を使用する場合、高品質のデータを生成することは困難です。ただし、多目的ベイズ最適化アルゴリズムでは 400 のデータポイントしか必要ありませんでしたが、他のアルゴリズムでは 20,000 以上のデータポイントが必要になる場合があります。その結果、はるかに小さいながらも高品質のデータセットを使用することができました。」

△機械強化のための多目的ベイズ最適化メカニズム研究者らは、これらの新しい設計の目的は、飛行機、ヘリコプター、宇宙船などの航空宇宙用途向けの超軽量部品を作成することだと述べた。これらの材料は、安全性と性能基準を維持しながら燃料消費を削減するのに役立ちます。

トロント大学はAIと3Dプリントを活用して、航空宇宙向けの強力で軽量なナノ構造材料を開発している。

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