|
ИИ ускоряет разработку полимеров нового поколения
|
|
|
|
Нейлон, тефлон, Кевлар. Это всего лишь несколько известных полимеров — химических соединений с большими молекулами, которые изменили мир. От сковородок с тефлоновым покрытием до 3D-печати полимеры играют жизненно важную роль в создании систем, которые улучшают функционирование всего мира.
|
|
|
|
Поиск нового инновационного полимера всегда является сложной задачей, но теперь исследователи из технологического института Джорджии используют искусственный интеллект (ИИ) для формирования и преобразования будущего отрасли. Группа Рампи Рампрасада разрабатывает и адаптирует алгоритмы искусственного интеллекта для ускорения поиска материалов.
|
|
|
|
Этим летом в двух статьях, опубликованных в семействе журналов Nature, рассказывается о значительных достижениях и историях успеха, ставших результатом многолетних исследований в области полимерной информатики, основанных на искусственном интеллекте.
|
|
|
|
Первая из них, представленная в журнале Nature Reviews Materials, демонстрирует последние достижения в области полимерного дизайна в важнейших и современных областях применения: накопление энергии, технологии фильтрации и перерабатываемые пластмассы. Вторая статья, опубликованная в Nature Communications, посвящена использованию алгоритмов искусственного интеллекта для открытия подкласса полимеров для электростатического накопления энергии, при этом разработанные материалы успешно проходят лабораторный синтез и тестирование.
|
|
|
"На заре развития искусственного интеллекта в материаловедении, начатого более десяти лет назад в рамках инициативы Белого дома "Геном материалов", исследования в этой области были в основном продиктованы любопытством", - сказал Рампрасад, профессор Школы материаловедения и инженерии.
|
|
|
|
"Только в последние годы мы начали видеть реальные истории успеха в ускоренном открытии полимеров с помощью ИИ. Эти успехи в настоящее время вдохновляют на значительные преобразования в области исследований и разработок промышленных материалов. Именно это делает этот обзор таким важным и своевременным".
|
|
Возможности ИИ
|
|
|
|
Команда Ramprasad разработала инновационные алгоритмы, которые позволяют мгновенно прогнозировать свойства полимеров и их составы еще до их физического создания. Процесс начинается с определения целевых свойств или критериев эффективности для конкретного применения.
|
|
|
|
Модели машинного обучения (ML) обучаются на основе существующих данных о свойствах материала для прогнозирования желаемых результатов. Кроме того, команда может создавать новые полимеры, свойства которых прогнозируются с помощью ML-моделей.
|
|
|
|
Затем отбираются лучшие кандидаты, соответствующие критериям целевых свойств, для проверки в реальных условиях с помощью лабораторного синтеза и тестирования. Результаты этих новых экспериментов интегрируются с исходными данными, что позволяет еще больше усовершенствовать прогнозные модели в непрерывном итеративном процессе.
|
|
|
|
Хотя ИИ может ускорить открытие новых полимеров, он также создает уникальные проблемы. Точность прогнозов ИИ зависит от наличия богатых, разнообразных и обширных наборов исходных данных, что делает качество данных первостепенным. Кроме того, разработка алгоритмов, способных генерировать химически реалистичные и синтезируемые полимеры, является сложной задачей.
|
|
|
|
Настоящая задача начинается после того, как алгоритмы делают свои прогнозы: доказать, что разработанные материалы могут быть изготовлены в лаборатории и функционировать должным образом, а затем продемонстрировать их масштабируемость за пределами лаборатории для использования в реальных условиях.
|
|
|
|
Группа Ramprasad разрабатывает эти материалы, в то время как их изготовление, обработка и тестирование осуществляются сотрудниками различных институтов, включая Georgia Tech. Профессор Райан Лайвли из Школы химической и биомолекулярной инженерии часто сотрудничает с группой Рампрасада и является соавтором статьи, опубликованной в журнале Nature Reviews Materials.
|
|
|
|
"В наших повседневных исследованиях мы широко используем модели машинного обучения, разработанные командой Rampi", - сказал Лайвли.
|
|
|
|
"Эти инструменты ускоряют нашу работу и позволяют нам быстро разрабатывать новые идеи. Это воплощает в себе потенциал ML и искусственного интеллекта, поскольку мы можем принимать решения, основанные на моделях, до того, как потратим время и ресурсы на изучение концепций в лаборатории".
|
|
|
|
Используя искусственный интеллект, команда Ramprasad и ее сотрудники добились значительных успехов в различных областях, включая накопление энергии, технологии фильтрации, аддитивное производство и материалы, пригодные для вторичной переработки.
|
|
Полимерный прогресс
|
|
|
|
Один из заметных успехов, описанный в статье Nature Communications, связан с разработкой новых полимеров для конденсаторов, которые накапливают электростатическую энергию. Эти устройства, помимо прочего, являются жизненно важными компонентами электрических и гибридных транспортных средств. Группа Рампрасада работала с исследователями из Университета Коннектикута.
|
|
|
|
Современные полимеры для конденсаторов обеспечивают либо высокую плотность энергии, либо термическую стабильность, но не то и другое вместе. Используя инструменты искусственного интеллекта, исследователи определили, что изоляционные материалы, изготовленные из полинорборненовых и полиимидных полимеров, могут одновременно обеспечивать высокую плотность энергии и термическую стабильность.
|
|
|
|
Полимеры могут быть дополнительно усовершенствованы для работы в сложных условиях, таких как аэрокосмическая промышленность, при сохранении экологической устойчивости.
|
|
|
|
"Новый класс полимеров с высокой плотностью энергии и высокой термостойкостью является одним из наиболее конкретных примеров того, как искусственный интеллект может направлять разработку материалов", - сказал Рампрасад. "Это также результат многолетней междисциплинарной совместной работы с Грегом Сотцингом и Ян Цао из Университета Коннектикута и постоянной спонсорской поддержки со стороны Управления военно-морских исследований".
|
|
Потенциал отрасли
|
|
|
|
В статье для журнала Nature Reviews Materials подчеркивается потенциал разработки материалов с использованием искусственного интеллекта в реальных условиях. В число соавторов этой статьи также входят ученые из исследовательского института Toyota и General Electric.
|
|
|
|
Чтобы еще больше ускорить внедрение технологий разработки материалов на основе искусственного интеллекта в промышленность, Рампрасад стал соучредителем Matmerize Inc, компании-стартапа по разработке программного обеспечения, недавно вышедшей из состава Georgia Tech. Их облачное программное обеспечение для полимерной информатики уже используется компаниями в различных секторах, включая энергетику, электронику, потребительские товары, химическую промышленность и экологически чистые материалы.
|
|
|
|
"Matmerize превратила наши исследования в надежное, универсальное и готовое к использованию в промышленности решение, позволяющее пользователям создавать материалы практически с повышенной эффективностью и меньшими затратами", - сказал Рампрасад.
|
|
|
|
"То, что начиналось как курьез, набрало значительный импульс, и мы вступаем в захватывающую новую эру использования материалов по дизайну".
|
|
|
|
Источник
|
