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 liệu và Trung 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.
