Rút ngắn quá trình phát triển các vật liệu bền hơn nhờ học máy

Các kỹ sư MIT đã phát triển một hệ thống học máy có thể kiểm tra nhanh khả năng chống nứt gãy của hàng tỷ vật liệu tiềm năng.

Các kỹ sư phát triển vật liệu hoặc lớp phủ bảo vệ mới phải thử nghiệm hàng tỷ khả năng khác nhau. Thử nghiệm mỗi biến thể vật liệu trong phòng thí nghiệm hoặc thậm chí bằng mô phỏng máy tính chi tiết để xác định các thuộc tính chính xác, chẳng hạn như độ bền, có thể mất hàng giờ, nhiều ngày hoặc hơn thế. Giờ đây, một cách tiếp cận dựa trên trí tuệ nhân tạo mới được phát triển tại MIT cho phép giảm thời gian thử nghiệm xuống còn một phần nghìn giây.
Nghiên cứu, được trình bày trong bài báo trên tạp chí Matter, có trọng tâm là dự đoán cách một vật liệu sẽ bị vỡ hoặc gãy thông qua các mô phỏng động lực phân tử. Markus J. Buehler, Trưởng khoa kỹ thuật môi trường, một tác giả của nghiên cứu, cho biết, ông và các đồng nghiệp đã tạo ra hàng trăm mô phỏng như vậy với rất nhiều cấu trúc vật liệu khác nhau.

Sau đó, họ đưa dữ liệu về tất cả các mô phỏng này vào hệ thống AI, để xem liệu nó có thể khám phá các nguyên tắc vật lý cơ bản và dự đoán hiệu suất của một vật liệu mới (mà nó chưa từng gặp trước đây) hay không.
Và hệ thống AI đã làm được. "Thực sự thú vị," theo Buehler, "bởi vì mô phỏng máy tính thông qua AI có thể làm những gì thường mất rất nhiều thời gian [nếu dùng các kỹ thuật cũ]".
Dự đoán hiệu suất của vật liệu là thông tin quan trọng cho bất kỳ dự án kỹ thuật nào, Buehler nhấn mạnh. Thất bại về vật liệu, như nứt gãy, là "một trong những lý do lớn nhất dẫn đến thua lỗ trong bất kỳ ngành công nghiệp nào". Kiểm tra máy bay, tàu hỏa, ô tô, đường sá, bê tông... hoặc để hiểu sự gãy của các mô sinh học như xương bằng AI là một cách nhanh chóng và hiệu quả, theo Buehler. "Một công cụ thay đổi cuộc chơi thực sự," ông nói.
Trong khi đó, Yu-Chuan Hsu, Đại học Quốc gia Đài Loan, một tác giả khác của nghiên cứu, giải thích, "đối với các mô phỏng động lực phân tử đơn lẻ, phải mất vài giờ để chạy mô phỏng, nhưng với hệ thống này chỉ mất 1/100 giây để cho ra tất cả các dự đoán và cho thấy từng bước cách thức hình thành vết nứt."
Phương pháp này cũng khá khái quát, Buehler cho biết. "Mặc dù trong bài báo, chúng tôi chỉ áp dụng nó cho một vật liệu với các hướng tinh thể khác nhau, bạn có thể áp dụng phương pháp này cho các vật liệu phức tạp hơn nhiều."
Không chỉ dự đoán các nứt gãy, hệ thống này còn có thể áp dụng cho một loạt các quá trình diễn ra theo thời gian, Buehler nói, chẳng hạn như khuếch tán hoặc ăn mòn.
Theo Hoàng Nam dịch/ Khoa học và phát triển