Полезно для ядерных реакторов. Искусственный интеллект помог разработать сплав, выдерживающий 1000 °C
Инженеры Университета Торонто (Канада) разработали 6 новых металлических сплавов с помощью платформы поиска на базе ИИ. Эти материалы выдерживают экстремальные условия работы реактивных двигателей и ядерных реакторов.
Об этом сообщает Interesting Engineering.
Команда под руководством Ю Цзоу создала систему, работающую по методу активного обучения. Вместо ручного перебора тысяч комбинаций она сама выбирает лучшие варианты, изготавливает их, тестирует и на основе результатов планирует следующие эксперименты.
По словам аспиранта лаборатории Цзоу и ведущего автора исследования Аджая Талбота, новый подход не требует больших массивов данных, которых для непроверенных материалов просто не существует.
«Проблема, с которой часто сталкиваешься при попытке использовать ИИ для проектирования материалов, заключается в том, что большинству моделей машинного обучения для обучения требуется большой объем данных о свойствах материалов, — пояснил Талбот. — Но если вы работаете в еще не исследованной области пространства проектирования, таких данных не существует, поэтому вы словно летите вслепую».
Для демонстрации возможностей исследователи сосредоточились на сложных сплавах из никеля, кобальта и хрома. За несколько недель платформа выявила шесть составов с высокими характеристиками. Один из них — с содержанием 12% никеля, 62% кобальта и 26% хрома — сохраняет твердость при температуре до 600 °C, характерной для передней части реактивного двигателя. В ходе лабораторных испытаний этот трехкомпонентный сплав превзошел отраслевой стандарт Inconel 625, содержащий более десяти элементов, на 4,5%.
А еще один материал — 36% никеля, 14% кобальта и 50% хрома — оказался на 85% более устойчивым к окислению при температуре до 1000 °C.
«Мы нашли материал, который исключительно хорошо противостоит окислению при столь высоких температурах. В конечном счете мы стремимся выйти на еще более высокие температуры — вплоть до 1200 °C», — отметил Талбот.
Нынешние сплавы авторы называют ранней демонстрацией возможностей ИИ-платформы. В дальнейшем команда планирует усложнить состав, доведя его до 10–12 элементов, чтобы получить новые механизмы упрочнения.
Результаты исследования были опубликованы в журнале Advanced Manufacturing.