Đó là thành tựu mà các nhà nghiên cứu tại khoa Khoa học kỹ thuật ứng dụng của trường đại học Toronto, Canada vừa đạt được. Nhờ vào sức mạnh của machine learning, các nhà khoa học đã khám phá ra được những kết cấu vật liệu nano mới, kết hợp cả độ bền của thép carbon với trọng lượng của xốp. Những dạng vật liệu như thế này hoàn toàn có thể giúp ích cho nhiều ngành nghề, đặc biệt là xe hơi và hàng không.
Nhóm nghiên cứu được dẫn dắt bởi giáo sư Tobin Filleter, hợp tác với giáo sư Seunghwa Ryu và nghiên cứu sinh Jinwook Yeo thuộc viện khoa học công nghệ cao cấp Hàn Quốc. Kết quả của cuộc nghiên cứu là một vật liệu nano với kết cấu cơ bản có kích thước chỉ vài trăm nano mét.
Để tìm ra được kết cấu nano như thế này, các nhà nghiên cứu của trường đại học Toronto đã ứng dụng thuật toán tối ưu Bayesian thực hiện cùng lúc nhiều chức năng và tác vụ được các nhà khoa học đưa ra. Mô hình AI được yêu cầu dự đoán những kết cấu hình học tối ưu để dàn áp lực đều trên toàn bộ kết cấu vật liệu nano, cùng lúc cũng phải đảm bảo tỷ lệ chịu lực trên trọng lượng của vật liệu ở mức tối đa.
Thuật toán của các nhà khoa học Canada ứng dụng chỉ cần 400 tham số, thay vì 20 nghìn tham số như những mô hình AI khác. Nhờ đó, mô hình AI có thể được huấn luyện dựa vào bộ dữ liệu vừa nhỏ gọn nhưng vừa có chất lượng cao, khả năng tạo sinh dự đoán những kết cấu vật liệu của thuật toán AI hoàn toàn không bị ảnh hưởng. Quy trình huấn luyện mô hình AI chính là bước mà người Canada nhờ tới sự trợ giúp và hợp tác với hai nhà khoa học Hàn Quốc kể trên.
Nhóm nghiên cứu được dẫn dắt bởi giáo sư Tobin Filleter, hợp tác với giáo sư Seunghwa Ryu và nghiên cứu sinh Jinwook Yeo thuộc viện khoa học công nghệ cao cấp Hàn Quốc. Kết quả của cuộc nghiên cứu là một vật liệu nano với kết cấu cơ bản có kích thước chỉ vài trăm nano mét.
Để tìm ra được kết cấu nano như thế này, các nhà nghiên cứu của trường đại học Toronto đã ứng dụng thuật toán tối ưu Bayesian thực hiện cùng lúc nhiều chức năng và tác vụ được các nhà khoa học đưa ra. Mô hình AI được yêu cầu dự đoán những kết cấu hình học tối ưu để dàn áp lực đều trên toàn bộ kết cấu vật liệu nano, cùng lúc cũng phải đảm bảo tỷ lệ chịu lực trên trọng lượng của vật liệu ở mức tối đa.
Thuật toán của các nhà khoa học Canada ứng dụng chỉ cần 400 tham số, thay vì 20 nghìn tham số như những mô hình AI khác. Nhờ đó, mô hình AI có thể được huấn luyện dựa vào bộ dữ liệu vừa nhỏ gọn nhưng vừa có chất lượng cao, khả năng tạo sinh dự đoán những kết cấu vật liệu của thuật toán AI hoàn toàn không bị ảnh hưởng. Quy trình huấn luyện mô hình AI chính là bước mà người Canada nhờ tới sự trợ giúp và hợp tác với hai nhà khoa học Hàn Quốc kể trên.
Đây có thể coi là thử nghiệm đầu tiên các nhà nghiên cứu vật liệu và vật lý học ứng dụng machine learning để tối ưu kết cấu vật liệu nano. Người đứng đầu cuộc nghiên cứu này, Peter Serles, trong báo cáo nghiên cứu được đăng tải trên tờ tạp chí khoa học Advanced Materials, nhóm khoa học gia thực sự bị sốc bởi cải thiện độ bền của kết cấu vật liệu nano. Mô hình AI không chỉ bắt chước và nhai lại những kết cấu nano nó đã được học trong quá trình huấn luyện mô hình, mà nó còn học được cả những dữ liệu thay đổi kết cấu vật liệu, cái nào có thể có ích, cái nào không, rồi từ đó dự đoán một kết cấu vật liệu nano dạng lưới hoàn toàn mới.
Rồi sau đó, dựa trên kết cấu vật liệu nano mà AI hỗ trợ con người tạo ra, các nhà khoa học sử dụng máy in 3D 2PP (two-photon polymerization) để tạo ra thành phẩm xác thực kết quả của cuộc nghiên cứu, xây dựng những kết cấu lưới nano carbon ở quy mô kích thước tính bằng nano và micro mét. Kết quả là sản phẩm do con người kết hợp với AI tạo ra có khả năng chịu lực gấp đôi những kết cấu nano carbon hiện tại, ở 1 kg mật độ vật liệu, nó chịu được lực căng 2.03 megapascal trên mỗi mét khối. Con số này tức là kết cấu mới chịu lực tốt hơn gấp 5 lần so với titanium.
Những ứng dụng tiềm năng của loại vật liệu này rất rộng. Giáo sư Filleter hình dung ngành hàng không vũ trụ có thể ứng dụng kết cấu nano này để chế tạo các thành phần siêu nhẹ cho máy bay, trực thăng và tàu vũ trụ. Các nhà nghiên cứu ước tính rằng việc thay thế các thành phần titan trên máy bay bằng vật liệu mới này có thể tiết kiệm 80 lít nhiên liệu mỗi năm cho mỗi kg vật liệu được thay thế, giúp giảm lượng khí thải carbon rất cao của ngành hàng không hiện tại.
Dự án này kết hợp những yếu tố đa dạng từ khoa học vật liệu, máy học, hóa học và cơ học. Trong đó bao gồm việc hợp tác với các đối tác quốc tế, từ Viện Công nghệ Karlsruhe của Đức, MIT và Đại học Rice. Bước tiếp theo của cuộc nghiên cứu là cải thiện quy mô của các thiết kế vật liệu nano này. Nhóm nghiên cứu cũng có kế hoạch khám phá các kết cấu lưới nano carbon mới, đẩy cấu trúc vật liệu xuống mật độ thậm chí còn thấp hơn trong khi vẫn duy trì độ bền và độ cứng cao.
Theo Techspot
