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盖世汽车|MIT利用机器学习系统研发新材料 确定材料属性时间缩短至几毫秒


盖世汽车讯 对于研发新材料或防护涂料的工程师而言 ， 有数十亿种不同的可能性可供选择 。 实验室测试 ， 甚至详细的计算机模拟可以确定新材料的韧性等确切属性 ， 但需要花费几个小时、几天甚至更长的时间 。 不过 ， 据外媒报道 ， 美国麻省理工学院（MIT）研发了一种基于人工智能的方法 ， 可将此过程缩短至几毫秒 ， 以筛选大量的候选材料 。

盖世汽车|MIT利用机器学习系统研发新材料 确定材料属性时间缩短至几毫秒
本文插图

（图片来源：美国麻省理工学院）
MIT研究人员希望该系统可用于研发功能更强大的防护或结构材料 ， 例如 ， 用于保护飞机、飞船或者汽车等免受冲击的结构材料 。
该项研究的重点是通过分析裂纹在材料分子结构中的扩散 ， 预测材料破裂或断裂的方式 。 研究人员表示 ， 了解故障过程是研发坚固可靠材料的关键 。 计算机模拟可提供有关断裂如何发生的精确化学信息 。 不过 ， 该过程很慢 ， 因为需要了解每一个原子的运动运动方式 。 于是 ， 该小组决定利用机器学习系统 ， 以简化该过程 。
研究人员们制作了数百个模拟 ， 包括各种各样的结构 ， 并让每种结构都模拟了断裂情况 。 然后 ， 将有关模拟的大量数据输入人工智能系统 ， 看看该系统能否发现隐藏的物理原理 ， 并预测出一种不属于训练集的新材料的性能 。 最终 ， 该系统做到了 。
材料如何出现故障对于所有的工程项目而言都是至关重要的信息 ， 材料断裂是行业发生亏损的最大原因之一 。 检查飞机、火车、汽车、道路、基础设施、混凝土、钢铁腐蚀情况 ， 或者去了解骨骼等生物组织的断裂情况 ， 是否具备利用AI模拟断裂情况的能力 ， 以及是否能够快速、高效完成检查 ， 将带来变革 。
【盖世汽车|MIT利用机器学习系统研发新材料 确定材料属性时间缩短至几毫秒】利用此种方法可大大提升材料研发速度 ， 在分子动力学的单次模拟中 ， 需要几个小时运行模拟 ， 但是在AI预测系统中 ， 只需要10毫秒就可完成所有的模式预测 ， 并显示裂纹是如何一步一步形成的 。
研究人员所研发的方法属于通用型方法 ， 当利用原子模拟的数据时 ， 该系统还可用于根据材料破裂图像等实验数据进行预测 。 此外 ， 该系统不仅适用于材料断裂情况 ， 还可应用于随时间推移发生变化的各种过程中 ， 如一种物质扩散至另一种物质中 ， 或者腐蚀过程 。


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