Nova ferramenta de IA descobre ‘metamateriais’ realistas com propriedades incomuns


Nova ferramenta de IA descobre ‘metamateriais’ realistas com propriedades incomuns

Uma ilustração esquemática e propriedades elásticas das células unitárias RN, bem como a arquitetura de rede do modelo de propriedades elásticas da célula unitária. Crédito: Materiais avançados (2023). DOI: 10.1002/adma.202303481

Um revestimento que pode esconder objetos à vista de todos ou um implante que se comporta exatamente como tecido ósseo – esses objetos extraordinários já são feitos de “metamateriais”. Pesquisadores da TU Delft desenvolveram agora uma ferramenta de IA que não apenas pode descobrir esses materiais extraordinários, mas também os torna prontos para fabricação e duráveis. Isto permite criar dispositivos com funcionalidades inéditas. Eles publicaram suas descobertas em Materiais avançados.

As propriedades dos materiais normais, como rigidez e flexibilidade, são determinadas pela composição molecular do material, mas as propriedades dos metamateriais são determinadas pela geometria da estrutura a partir da qual são construídos. Os pesquisadores projetam essas estruturas digitalmente e depois as imprimem em 3D. Os metamateriais resultantes podem exibir propriedades não naturais e extremas. Os pesquisadores desenvolveram, por exemplo, metamateriais que, apesar de sólidos, se comportam como um fluido.

“Tradicionalmente, os designers usam os materiais disponíveis para projetar um novo dispositivo ou máquina. O problema é que a gama de propriedades dos materiais disponíveis é limitada. Algumas propriedades que gostaríamos de ter simplesmente não existem na natureza. Nossa abordagem é: diga-nos o que você deseja ter como propriedades e nós projetamos um material apropriado com essas propriedades. O que você obterá então não é realmente um material, mas algo entre uma estrutura e um material, um metamaterial, “diz o professor Amir Zadpoor ​​do Departamento de Engenharia Biomecânica.






Nova ferramenta de IA descobre ‘metamateriais’ realistas com propriedades incomuns. Crédito: TU Delft

Design inverso

Tal processo de descoberta de material requer a resolução do chamado “problema inverso”: o problema de encontrar a geometria que dá origem às propriedades desejadas. Problemas inversos são notoriamente difíceis de resolver, e é aí que a IA entra em cena. Os pesquisadores da TU Delft desenvolveram modelos de aprendizagem profunda que resolvem esses problemas inversos.

“Mesmo quando os problemas inversos foram resolvidos no passado, eles foram limitados pela suposição simplificadora de que a geometria em pequena escala pode ser feita a partir de um número infinito de blocos de construção. O problema com essa suposição é que os metamateriais são geralmente feitos por impressão 3D e as impressoras 3D reais têm uma resolução limitada, o que limita o número de blocos de construção que cabem em um determinado dispositivo”, diz a primeira autora, Dra. Helda Pahlavani.

Os modelos de IA desenvolvidos pelos pesquisadores da TU Delft abrem novos caminhos ao contornar tais suposições simplificadoras. “Portanto, agora podemos simplesmente perguntar: quantos blocos de construção sua técnica de fabricação permite acomodar em seu dispositivo? O modelo então encontra a geometria que fornece as propriedades desejadas para o número de blocos de construção que você realmente pode fabricar.”

Desbloqueando todo o potencial

Um grande problema prático negligenciado em pesquisas anteriores foi a durabilidade dos metamateriais. A maioria dos designs existentes quebra quando são usados ​​algumas vezes. Isso ocorre porque as abordagens existentes de design de metamateriais não levam em conta a durabilidade.

“Até agora, tratava-se apenas de quais propriedades podem ser alcançadas. Nosso estudo considera a durabilidade e seleciona os projetos mais duráveis ​​entre um grande grupo de candidatos a projetos. Isso torna nossos projetos realmente práticos e não apenas aventuras teóricas”, diz Zadpoor.

As possibilidades dos metamateriais parecem infinitas, mas todo o potencial está longe de ser realizado, diz o professor assistente Mohammad J. Mirzaali, autor correspondente da publicação. Isso ocorre porque encontrar o design ideal de um metamaterial ainda é amplamente baseado na intuição, envolve tentativa e erro e, portanto, exige muito trabalho. Usar um processo de projeto inverso, onde as propriedades desejadas são o ponto de partida do projeto, ainda é muito raro no campo dos metamateriais.

“Mas achamos que o passo que demos é revolucionário no campo dos metamateriais. Poderia levar a todos os tipos de novas aplicações.” Existem possíveis aplicações em implantes ortopédicos, instrumentos cirúrgicos, robôs macios, espelhos adaptativos e exo-fatos.

Mais Informações:
Helda Pahlavani et al, Aprendizado profundo para design inverso agnóstico de tamanho de metamateriais mecânicos impressos em 3D de rede aleatória, Materiais avançados (2023). DOI: 10.1002/adma.202303481

Fornecido pela Universidade de Tecnologia de Delft

Citação: Nova ferramenta de IA descobre ‘metamateriais’ realistas com propriedades incomuns (2024, 9 de fevereiro) recuperado em 9 de fevereiro de 2024 em https://phys.org/news/2024-02-ai-tool-realistic-metamaterials-unusual.html

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