U of T Sử Dụng AI Để Tối Ưu Hóa Vật Liệu Cấy Ghép và Hàng Không Vũ Trụ

Các nhà nghiên cứu của U of T tăng tốc thiết kế cấy ghép y sinh thế hệ tiếp theo, vật liệu hàng không vũ trụ
Ảnh: University of Toronto

Trong quá trình phát triển các vật liệu kết cấu đột phá, từ bộ phận cấy ghép y sinh thích hợp với xương người đến các linh kiện máy bay độ bền cao và sử dụng nhiên liệu hiệu quả, sự chuyển tiếp từ phòng nghiên cứu đến ứng dụng thực tế trong doanh nghiệp có xu hướng tiêu tốn khối lượng thời gian đáng kể. Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu tại Đại học Toronto đang sử dụng công nghệ AI để cải thiện hiệu suất trong việc tối ưu hóa quy trình này.

Yu Zou, Phó Giáo sư tại Khoa Cơ khí và Kỹ thuật Công nghiệp, Khoa Khoa học & Kỹ thuật Ứng dụng, cho biết: “Thiết kế các cấu trúc vi mô đóng vai trò quan trọng trong quá trình phát triển bền vững của vật liệu. Tuy nhiên, việc thiết kế vật liệu theo các phương pháp thí nghiệm hoặc mô phỏng truyền thống sẽ kéo dài thời gian đến hàng thập kỷ để xác định cấu trúc vi mô phù hợp.”

Nhóm nghiên cứu của Zou vừa công bố một nghiên cứu mới trên Materials Today, mô tả cách họ sử dụng một khuôn khổ toàn diện để điều chỉnh cấu trúc vi mô của Ti-6Al-4V, hợp kim titan phổ biến trong ngành hàng không vũ trụ và y sinh vật. Xiao Shang, tác giả chính của bài báo, nhấn mạnh: “Công việc này giúp các nhà khoa học và kỹ sư vật liệu có khả năng khám phá các cấu trúc vi mô ở tốc độ chưa từng có, chỉ cần nhập các đặc tính cơ học mong muốn.”

Nhóm đã xây dựng hai mô hình học sâu để dự đoán đặc tính vật liệu từ cấu trúc vi mô và sau đó tích hợp thuật toán di truyền để tối ưu hóa cấu trúc vi mô với các đặc tính cơ học mục tiêu. Shang, một thành viên trong nhóm, cho biết: “Chúng tôi xác định cấu trúc vi mô hợp kim titan cung cấp độ bền và độ cứng cao trong chưa đầy tám giờ, tiếp tục cải tiến 15% hiệu năng cho các thiết bị cấy ghép y sinh.”

Các nhà nghiên cứu đã tạo ra tập dữ liệu hơn 6.000 cấu trúc vi mô thông qua mô phỏng, với sự hỗ trợ của siêu máy tính tại Liên minh nghiên cứu kỹ thuật số của Canada. Shang nêu rõ: “Dù gặp khó khăn trong việc tối ưu hóa, chúng tôi đã không bao giờ từ bỏ kế hoạch nghiên cứu và tiếp tục tìm kiếm các phương pháp mới.”

Công việc này đã được vinh danh tại Hội nghị Tăng tốc 2023 và được hỗ trợ bởi Viện khoa học dữ liệuTrung tâm Phân tích và Kỹ thuật Trí tuệ Nhân tạo của U of T, cũng như nhận được tài trợ trị giá 200 triệu đô la từ Hiệp hội Tăng tốc. Tianyi Lyu, đồng tác giả, đang trong quá trình tiếp tục cải tiến công nghệ sản xuất bồi đắp kim loại.

Liên hệ chúng tôi

Bài viết liên quan

Miễn trừ trách nhiệm: Tất cả nội dung đăng tải trên website chúng tôi, bao gồm nội dung bằng văn bản, hình ảnh, phim, biểu đồ và đồ họa, cũng như các tài nguyên khác mà chúng tôi có thể đăng tải bao gồm đường dẫn, liên kết hoặc tập tin, không được coi là lời khuyên di trú. Quý vị không nên dựa vào những thông tin đăng tải để đi đến một quyết định cho vấn đề di trú của cá nhân. Quý vị chịu hoàn toàn rủi ro khi dựa vào thông tin được cung cấp trên website của này, cũng như bất kỳ thông tin nào khác có trên website này được sử dụng từ các nguồn hoặc website khác.

Copyright: This article is composed with the explicit intent of reporting news and disseminating relevant information for the advantage of pertinent educational institutions and other involved parties. The utilization of the content herein adheres strictly to the principles of Fair Dealing as stipulated under the Canadian copyright law. It is not to be copied, altered, or directly reproduced without explicit permission. Any plans to republish or redistribute the information should be executed with due acknowledgment of the original source, not from this article. Please generate your content using the original source as a reference. Unauthorized replication is not only a violation of the copyright but also hinders our mission of information dissemination.

So sánh trường
So sánh
error: Chức năng quét nội dung tạm hủy.