Skolkovo Bilim ve Teknoloji Enstitüsü’nden (Skoltech) ve Moskova Fizik ve Teknik Enstitüsü’nden (IFTI) araştırmacılar, oldukça etkili metal alaşımları için hızlandırılmış bir arama için yenilikçi bir yöntem oluşturdular. Makine öğrenimine dayanan yeni bir yaklaşım, daha fazla laboratuvar testi için umut verici kompozisyonları hızlı bir şekilde belirlemenizi sağlar.
Geleneksel olarak, alaşım alaşımları yavaş ve karmaşık bir süreçtir. Bilim adamları genellikle rastgele hareket eder ve değerli seçenekleri kaçırabilirler. Yeni yöntem, çok sayıda olası kombinasyon arasında adayları dikkatlice aramayı mümkün kılar.
“Potansiyel adayların sayısı çok büyüktür, çünkü birçok değişken dahil: alaşım hangi unsurlardan oluşur, hangi oranlarda, kristal yapı ve benzeri” diye açıklıyor Profesör Alexander Shapeev, yapay zeka laboratuvarı başkanı Skoltekh’de malzemelerin geliştirilmesi.
Skoltha’daki Veri Bilimi Programının çalışmasının ve lisansının önde gelen yazarı Victoria Zinkovich, “Mevcut yaklaşımlar, doğrudan kuantum-mekanik hesaplamalar açısından sürecin temel fiziksel tanımına dayanmaktadır. Bunlar doğru, ancak karmaşık ve uzun bilgi işlem. Hızlı hesaplamalarla karakterize edilen ve olası tüm kombinasyonları belirli bir sınıra ayırmanıza olanak tanıyan makine öğrenimi kullanılarak elde edilen potansiyelleri kullanıyoruz. ”
Araştırmacılar yaklaşımlarını iki metalde test ettiler: beş refrakter metal (vanadyum, molibden, niyobyum, tantal ve tungsten) ve beş asil metal (altın, platin, palladyum, bakır ve gümüş). Her grupta, bu elementlerin üç farklı kombinasyonu dikkate alınmıştır.
Yeni algoritma, yaygın olarak kullanılan endüstri veritabanında belirtilmeyen sıfır sıcaklıkta 268 yeni kararlı alaşımın tespit edilmesine yardımcı oldu. Örneğin, Niobi-Molibden-Wolfram sisteminde, veritabanında bulunmayan alaşımlar için 12 aday bulundu.
Bu keşfedilen alaşımlar pratik uygulamalarını belirlemek için henüz daha ayrıntılı olarak test edilmemiştir. Bilgisayar modellemesi, otomobil detaylarında kullanılan alaşımlar ve roket yakıtının depolanması gibi birçok önemli endüstriyel alaşımın açılmasına yol açmıştır.
Araştırmacılar, diğer alaşımları ve kristal yapıları içerecek şekilde algoritmalarını genişletmeyi planlıyorlar. Bu, havacılık teknolojilerinin geliştirilmesi, makine mühendisliği, inşaat, elektronik, tıbbi araçlar ve diğer birçok endüstrinin geliştirilmesi için yeni fırsatlar sunmaktadır.
