Umělá inteligence pomáhá vyvíjet pokročilé materiály
Samořídicí laboratoř využívá AI k vývoji nových odolných 3D tisknutelných slitin pro letecký průmysl a pokročilou výrobu. Tým výzkumníků z Torontské univerzity objevil pomocí návrhu materiálů řízeného AI novou sadu kovových slitin, které nabízejí vysokou pevnost i v extrémních podmínkách.
Nové slitiny vyrobené z niklu, kobaltu a chromu překonávají průmyslové standardy při vysokých teplotách, dobře se hodí pro aditivní výrobu, známou také jako kovový 3D tisk, a mohly by vést k vylepšeným, na zakázku vyrobeným, dílům pro letecký průmysl, energetiku apod.
„Existuje obrovská poptávka po materiálech, které odolávají obrovským výkyvům teploty a tlaku, jako třeba v proudových motorech nebo v parogenerátorech v jaderných elektrárnách, kde konvenční ocel nemůže přežít. Potřebujeme materiály, které lze tisknout vrstvu po vrstvě, což umožní vyrábět součásti nevyrobitelné tradičními procesy. Například pro výrobu materiálu, který je zároveň lehký a pevný, můžete měnit složení (tvrdou a houževnatou slitinu na vnější straně na něco měkčího a lehčího uvnitř),“ říká profesor Yu Zou z MSE.
Poukazuje, že mnoho dnes používaných vysoce výkonných kovových slitin je vyrobeno primárně z jedné složky (často niklu nebo kobaltu) jen s malým množstvím až deseti dalších prvků. Existuje však mnoho dalších složení, která dosud nebyla prozkoumána, a to především kvůli fyzikálním limitům. Identifikace nových 3D tisknutelných slitin z desítek tisíc možných kombinací je náročný úkol, zejména u složitých slitin tří nebo více hlavních prvků.
Laboratoř se sílou AI
Aby výzkumný tým překonal tento problém, využívá sílu umělé inteligence. Jejich technika, kterou nazývají aktivní učení, kombinuje počítačové modelování, strojové učení a roboticky asistovanou výrobu, k vytvoření samořídicí laboratoře, schopné sledovat perspektivní poznatky s minimálním lidským zásahem.
„Jedním z problémů, na který často narážejí pokusy s použitím AI k návrhu materiálů, je, že většina modelů strojového učení vyžaduje k učení spoustu dat o vlastnostech materiálů. Pokud ale pracujete v části konstrukčního prostoru, která ještě nebyla prozkoumána, tato data neexistují, takže se tak trochu loudáte naslepo,“ říká doktorand Ajay Talbot, který popsal tento výzkum v časopisu Advanced Manufacturing.
S touto výzvou se výzkumníci vypořádali použitím datově štíhlých modelů, které si v podstatě hledají vlastní cestu, kdy model aktivního učení strategicky vybere několik vzorků k výrobě i testování a data z experimentů jsou zpětně vložena do modelu, aby informovala o tom, kam se ubírat dál. Systém si další kroky plánuje sám a strategicky.
Překonává průmyslové standardy
Aby vědci demonstrovali hodnotu tohoto přístupu, zaměřili se na tzv. kompozičně složité slitiny, které obsahují relativně velké množství pouze tří různých prvků: niklu, kobaltu a chromu. Během pouhých několika týdnů jejich autonomní laboratoř vytipovala šest nových slitin se slibnými vlastnostmi.
„Jednou z vlastností, na které jsme se zaměřovali pro přední část proudového motoru, byla odolnost proti proražení při teplotách až 600 stupňů Celsia. Průmyslovým standardem v této oblasti jsou slitiny na bázi niklu, jako je Inconel 625. My jsme však našli slitinu složenou z 12 % niklu, 62 % kobaltu a 26 % chromu, která si skvěle udržela tvrdost i při extrémně vysokých teplotách, a i s pouhými třemi složkami v laboratorních testech o 4,5 % překonala Inconel 625 – slitinu složenou z více než 10 různých prvků,“ uvedl Ajay Talbot.
Další slitina je určena pro zadní část proudových motorů, kde mohou teploty dosahovat až 1000 °C. V takovém prostředí probíhá i tvorba oxidických povlaků, což znamená, že se materiál spaluje. Vědci ale našli materiál vyrobený z 36 % niklu, 14 % kobaltu a 50 % chromu, který má i při těchto extrémních teplotách mimořádně dobrou odolnost proti oxidaci, dokonce o 85 % překonává Inconel 625. Nyní se snaží zvládnout teploty až 1200 stupňů Celsia.
A i když slitina nikl-kobalt-chrom obsahuje pouze tři prvky, je to v celkovém schématu relativně jednoduchý systém, který ale ukázal, že platforma samořídicí laboratoře pro objevování skutečně funguje. Vědci chtějí dále složitost zvýšit na deset nebo dvanáct různých prvků ve snaze získat různé mechanismy posilování a docílit různé druhy užitečných vlastností.
Tyler Irving
Foto: US Air Force/Edward Yankus, Tyler Irving
12
