研究人員利用人工智能開發出比鈦更輕更強的突破性納米材料
「這最終可以幫助減少飛行的高碳足跡」
作者：Skye Jacobs 今日 1:18 PM
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發生了什麼？
多倫多大學應用科學與工程學院的研究人員利用機器學習的力量，創造出一種納米材料，結合了碳鋼的強度和聚苯乙烯泡沫的輕盈。這一發展將對從汽車到航空航天等多個行業產生重大影響。
由托賓·菲利特教授領導的研究團隊，開發出具有前所未有的強度、重量和可定制性的納米材料。這些材料由微小的建構單元組成，尺寸僅有幾百納米——如此之小，以至於超過100個排成一排的單位，厚度幾乎不及一根人類頭髮。
研究人員使用了一種多目標貝葉斯優化的機器學習算法，預測最佳幾何形狀，以增強應力分佈並改善納米架構設計的強度與重量比。這個算法只需要400個數據點，而其他算法可能需要2萬個或更多，這使得研究人員能夠使用一個較小但高質量的數據集。這個過程中，加拿大團隊與韓國科學技術院的劉成華教授及博士生尹俊煥進行了合作。
這次實驗是科學家首次應用機器學習來優化納米架構材料。項目論文的主要作者彼得·塞爾斯表示，團隊對改善的結果感到震驚。該算法不僅僅重複訓練數據中的成功幾何形狀，而是學會了哪些形狀的變化有效，哪些無效，從而能夠預測全新的格子幾何形狀。
團隊使用雙光子聚合3D打印機創建原型進行實驗驗證，在微米和納米尺度上構建優化的碳納米格子。經過優化的納米格子強度超過現有設計的兩倍，能承受每立方米每公斤密度2.03兆帕的應力——約是鈦的五倍強度。
這些材料的潛在應用非常廣泛。菲利特教授設想航空航天業可以為飛機、直升機和航天器製造超輕的組件。研究人員估計，用這種新材料替換飛機上的鈦組件，每替換一公斤材料，每年可節省80升燃油，幫助減少飛行的高碳足跡。
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這個項目結合了材料科學、機器學習、化學和力學等多個領域，並與德國卡爾斯魯厄理工學院、麻省理工學院及萊斯大學等國際合作夥伴共同合作。下一步是改善這些材料設計的擴大規模。團隊還計劃探索推動材料架構實現更低密度的全新基質，同時保持高強度和剛度。
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這項研究的突破性成果不僅顯示了人工智能在材料科學中的潛力，還為未來的航空航天技術提供了一個嶄新的視角。隨著環保意識的增強，這種新型納米材料的應用將可能成為解決航空業高碳排放問題的一個關鍵途徑。此外，這樣的技術如果能推廣至其他行業，將會在能源效率和資源利用上帶來革命性的改變。未來，隨著技術的進一步發展，我們或許能見證更多類似的創新，從而助力全球可持續發展目標的實現。
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