Искусственный интеллект создал сплав, который побил отраслевые рекорды

Как работает система активного обучения для открытия новых сплавов

Как сообщает НВ — Техно: 16 июля коллектив исследователей под руководством Ю Цзоу представил платформу активного обучения, способную самостоятельно отбирать перспективные варианты, изготавливать образцы, проводить испытания и планировать дальнейшие эксперименты. За несколько недель система выявила шесть рецептур сплавов, в том числе на основе никеля, кобальта и хрома.

Аджай Талбот, аспирант из лаборатории Цзоу, отметил: 'Когда пытаешься применить ИИ для проектирования материалов, часто сталкиваешься с тем, что большинству моделей машинного обучения требуется огромный массив данных о свойствах материалов для обучения'.

Талбот добавил: 'Но если вы работаете в неизученной области пространства проектирования, таких данных просто нет - и вы действуете вслепую'.

Какие составы были найдены

Особого внимания заслуживает сплав, содержащий:

• 12% никеля,
• 62% кобальта,
• 26% хрома.

Этот материал сохраняет твердость при нагреве до 600 °C, превосходя промышленный стандарт Inconel 625 на 4,5% в лабораторных условиях. Для сравнения: Inconel 625 состоит из более чем десяти элементов.

Еще один обнаруженный состав включает:

• 36% никеля,
• 14% кобальта,
• 50% хрома.

Данный сплав оказался на 85% более устойчивым к окислению при температурах до 1000 °C. В планах команды - усложнить рецептуры, доведя количество компонентов до 10–12.

Талбот подчеркнул, что найденный материал 'исключительно хорошо сопротивляется окислению при столь высоких температурах', а в будущем ученые намерены повысить рабочие температуры до 1200 °C. Результаты работы опубликованы в журнале Advanced Manufacturing.

Исследование группы Ю Цзоу демонстрирует серьезный прорыв в материаловедении, особенно в создании сплавов для экстремальных условий эксплуатации. Учитывая планы по достижению 1200 °C, новые материалы могут найти применение в аэрокосмической отрасли, энергетике и других сферах, где критически важна надежность. Эти успехи также подтверждают, что искусственный интеллект способен значительно ускорить поиск и разработку новых материалов.