GraphMetaMat: инновационный метод создания устойчивых к дефектам метаматериалов

Многие промышленные изделия, такие как автомобильные бамперы, аэрокосмические панели и медицинские имплантаты, сделаны из лёгких ячеистых материалов. Эти материалы прочные, но дефекты в процессе производства могут снижать их качество или даже вызывать поломки.

Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли создали новую систему на основе искусственного интеллекта. Эта система помогает более эффективно разрабатывать трёхмерные метаматериалы. Эти материалы обладают необычными механическими свойствами, могут поглощать звук и легко настраиваются. При этом они менее чувствительны к дефектам.

В статье, опубликованной в журнале Nature Machine Intelligence, исследователи описывают свой метод моделирования GraphMetaMat. Этот метод использует глубокое обучение для создания материалов, которые хорошо работают в реальных условиях производства, например, при 3D-печати. GraphMetaMat позволяет создавать материалы, устойчивые к дефектам и с нужными свойствами.

Хотя технологии проектирования и аддитивного производства уже ускорили разработку ферменных метаматериалов, существующие методы имеют ограничения. Они хорошо подходят для создания материалов с простыми свойствами, но не всегда справляются с более сложными задачами, такими как поглощение энергии.

Метод GraphMetaMat решает эти проблемы. Он позволяет создавать материалы с нужными свойствами, которые легко производить и которые устойчивы к дефектам.