Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) обучили искусственный интеллект проектировать материалы, сочетающие несочетаемые свойства. Об этом «Жуковский.Life» сообщили в пресс-службе вуза. Нейросеть создает прочные и легкие структуры для авиации и медицины.
Задача создать материал, который был бы одновременно и максимально пористым, и очень прочным, долгое время оставалась нерешаемой. Такие конструкции нужны для костных имплантатов, чтобы ткань хорошо прорастала, но имплант не ломался под нагрузкой, или для легких и жаропрочных лопаток турбин в самолетах.
Традиционные методы компьютерного моделирования либо требуют огромных мощностей, либо лишь копируют известные решения. Специалисты ПНИПУ пошли другим путем, создав первую в мире трехмерную версию архитектуры StyleGAN2.
«Наша нейросеть не просто копирует или смешивает известные образцы, а действительно изобретает. Но главное — она делает это не хаотично. Все созданные варианты система автоматически раскладывает как бы «по полочкам» — в упорядоченное цифровое пространство, где похожие структуры находятся рядом. Это позволяет легко находить и сравнивать разные решения, что раньше было практически невозможным», — пояснил Евгений Кононов, инженер-исследователь ПНИПУ.
Алгоритм работает как «дизайнер» и «критик»: одна нейросеть генерирует варианты микроструктур, а вторая оценивает их на реалистичность. Для поиска наилучших решений используется генетический алгоритм, который находит «предельные» варианты — например, самую прочную структуру для заданной легкости.
«Формируется набор структур, в которых невозможно одновременно улучшить оба показателя: если мы пытаемся увеличить прочность, неизбежно возрастает плотность, и наоборот. Такие результаты считаются предпочтительными, поскольку они предлагают наилучшие возможные компромиссы», — отметил Михаил Ташкинов, заведующий лабораторией «Механика биосовместимых материалов» ПНИПУ.
Результаты испытаний показали, что новые трехмерные микроструктуры превзошли существующие аналоги. При одинаковой плотности их жесткость оказалась на 15-20% выше. Это открывает большие возможности для высокотехнологичных отраслей, включая авиастроение и медицину.
Разработки в области применения ИИ для материаловедения активно ведутся и в других российских научных центрах. Например, специалисты Университета ИТМО создали инструмент, который анализирует сотни научных статей и с точностью до 81% подбирает условия для синтеза наноматериалов, экономя время исследователей на подготовку экспериментов.