أخبار ar.wedoany.com، تمكن باحثون من كلية الهندسة بجامعة تورنتو الكندية، باستخدام منصة اكتشاف مدعومة بـالذكاء الاصطناعي، من تطوير ستة أنواع جديدة من السبائك المعدنية، مما يعزز متانة المكونات المستخدمة في البيئات القاسية مثل المحركات النفاثة ومحطات الطاقة النووية. وقد تمكنت المنصة من تحديد تركيبات السبائك الواعدة في غضون أسابيع، مما قلص بشكل كبير دورة البحث عن المواد عالية الأداء. كما أن هذه السبائك الجديدة مناسبة للطباعة المعدنية ثلاثية الأبعاد، مما يتيح تصنيع مكونات معقدة يصعب إنتاجها بالطرق التقليدية.
يقود هذا البحث البروفيسور يو زو (Yu Zou)، الحاصل على كرسي كندا للبحوث في المواد والتصنيع للبيئات القاسية (Canada Research Chair in Materials and Manufacturing for Extreme Environments)، بالتعاون مع جايسون هاتريك-سيمبرز (Jason Hattrick-Simpers). وقد بنى الفريق نظاماً تصنيعياً آلياً متكاملاً يجمع بين النمذجة الحاسوبية والتعلم الآلي وتقنيات الروبوتات. وتعتمد الطريقة المستخدمة، والتي تُعرف بالتعلم النشط، على مفهوم المختبر الذاتي: فبدلاً من اختبار آلاف التركيبات المعدنية يدوياً، يقوم النظام بشكل مستقل باختيار الخيارات الأكثر واعدة لتصنيعها واختبار أدائها، ثم يغذي نتائج الاختبارات لتوجيه التجارب اللاحقة.
حظي هذا المشروع بدعم جزئي من تحالف التسريع (Acceleration Consortium) بجامعة تورنتو، الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي والأتمتة لتسريع اكتشاف المواد الجديدة. تعتمد معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من البيانات التجريبية لإجراء تنبؤات دقيقة، وهو ما يشكل تحدياً خاصاً عند دراسة مواد لم يتم اختبارها من قبل. وأوضح طالب الدكتوراه في المختبر والمؤلف الرئيسي للدراسة، أجاي تالبوت (Ajay Talbot)، أنه لمعالجة مشكلة نقص البيانات، استخدم الفريق نموذجاً لتبسيط البيانات: "يقوم نموذج التعلم النشط لدينا باختيار العينات المراد تصنيعها واختبارها بشكل استراتيجي، ثم يغذي البيانات التجريبية للنموذج لتوجيه الخطوة التالية، مما أدى بالفعل إلى تسريع العملية."
لتوضيح قدرات النظام، ركز الباحثون على السبائك المعقدة المكونة من النيكل والكوبالت والكروم. وفي غضون أسابيع، حددت المنصة الآلية ستة تركيبات جديدة للسبائك ذات أداء قوي. تم تحسين إحداها لمقاومة الاختراق عند درجات حرارة تصل إلى 1,112 درجة فهرنهايت (600 درجة مئوية)، وهو ما يتوافق مع بيئة عمل القسم الأمامي للمحركات النفاثة. المعيار الصناعي في هذا المجال هو السبائك القائمة على النيكل (مثل Inconel 625)، وقد اكتشف الفريق أن سبيكة مكونة من 12% نيكل و62% كوبالت و26% كروم أظهرت أداءً متميزاً في الحفاظ على صلابتها في درجات الحرارة العالية للغاية. في الاختبارات المعملية، تفوقت هذه السبيكة المكونة من ثلاثة عناصر فقط على سبيكة Inconel 625 التي تحتوي على أكثر من عشرة عناصر بنسبة 4.5%. بالإضافة إلى ذلك، طور الفريق سبيكة أخرى مصممة خصيصاً للقسم عالي الحرارة في المحركات النفاثة (حيث تصل درجات الحرارة إلى 1,832 درجة فهرنهايت، أي 1,000 درجة مئوية). وأشار تالبوت إلى أن تكوين طبقة الأكسدة في درجات الحرارة العالية يؤدي إلى فقدان المواد، وأن مادة مكونة من 36% نيكل و14% كوبالت و50% كروم أظهرت مقاومة للأكسدة في درجات الحرارة العالية هذه تفوق سبيكة Inconel 625 بنسبة 85%. الهدف طويل المدى للفريق هو رفع درجة حرارة العمل إلى 2,192 درجة فهرنهايت (1,200 درجة مئوية).
يقول الباحثون إن السبائك الحالية هي عرض مبكر لقدرات منصة الاكتشاف المدعومة بالذكاء الاصطناعي. نظام النيكل-الكوبالت-الكروم يتضمن ثلاثة عناصر فقط، ويرى تالبوت أن هذا يثبت فعالية منصة الاكتشاف ذات الحلقة المغلقة بأكملها. الخطوة التالية هي زيادة التعقيد من خلال استكشاف أنظمة سبائك قد تحتوي على 10 إلى 12 عنصراً مختلفاً، للحصول على آليات تقوية متنوعة وخصائص أكثر فائدة. نُشرت نتائج هذا البحث في مجلة "npj التصنيع المتقدم" (npj Advanced Manufacturing).
