Исследователи Массачусетского технологического института использовали машинное обучение для компьютерного моделирования самых плотных и прочных сплавов. Разбираемся, как ИИ облегчает работу инженеров и какими преимуществами могут похвастаться новые материалы.
С помощью алгоритмов машинного обучения исследователи смогли выявить скрытые закономерности в данных, которые невозможно было обнаружить при помощи традиционных методов анализа. Новый способ позволяет более точно предсказывать, как материалы будут вести себя при смешении в различных пропорциях, что является критически важным для разработки сплавов, способных выдержать самые экстремальные условия.
Одним из ключевых аспектов исследования является принцип ближнего порядка (SRO), который описывает формирование атомами определенных сложноорганизованных структур. В таких системах атомы стремятся образовывать определенные узоры, благодаря чему свойства сплавов можно точно настраивать — именно SRO открывает новые возможности для создания материалов для таких отраслей, как аэрокосмическая промышленность и биомедицина.
Исследователи отмечают, что высокоэнтропийные сплавы, созданные при помощи SRO, обладают сложным составом и уникальными характеристиками, недоступными для традиционных сплавов — они создаются из множества практически равномерно распределенных элементов, свойства которых крайне сложно просчитать заранее. Так, например, добавление хрома к никелю в определенных пропорциях значительно повышает коррозионную стойкость, однако малейшее изменение пропорций может привести к снижению прочности и потере сплавом других необходимых свойств.
