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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

2020-06-16 来源:盖世汽车 

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。

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河北股票怎么配资(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涂料河北股票怎么配资或结构材料,例如,用于保护飞机、飞船或者汽车等免受冲击的结构材料。

河北股票怎么配资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。

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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