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새로운 AI 도구는 특이한 특성을 지닌 사실적인 메타물질을 발견합니다(비디오 포함)

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09년 2024월 XNUMX일

(나노 워크 뉴스) 눈에 보이는 물체를 숨길 수 있는 코팅 또는 뼈 조직과 똑같이 작용하는 임플란트. 이 특별한 물건은 이미 만들어졌습니다. 메타 물질. 델프트공대(TU Delft)의 연구원들은 이제 이러한 특별한 재료를 발견할 수 있을 뿐만 아니라 제조 준비가 되어 있고 내구성이 있도록 만드는 AI 도구를 개발했습니다. 이를 통해 전례 없는 기능을 갖춘 장치를 만드는 것이 가능해졌습니다. 그들은 그들의 연구 결과를 다음과 같이 발표했습니다. 고급 재료 (“무작위 네트워크 3D 프린팅 기계 메타물질의 크기에 구애받지 않는 역설계를 위한 딥러닝”).

[포함 된 콘텐츠]

강성, 유연성 등 일반 물질의 특성은 물질의 분자 구성에 따라 결정되지만, 메타물질의 특성은 해당 물질을 구성하는 구조의 기하학적 구조에 따라 결정됩니다. 연구자들은 이러한 구조를 디지털 방식으로 설계한 다음 3D로 인쇄했습니다. 생성된 메타물질은 부자연스럽고 극단적인 특성을 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 연구자들은 고체임에도 불구하고 유체처럼 행동하는 메타물질을 설계했습니다. “전통적으로 설계자는 새로운 장치나 기계를 설계할 때 사용 가능한 재료를 사용합니다. 문제는 사용 가능한 재료 특성의 범위가 제한되어 있다는 것입니다. 우리가 갖고 싶어하는 일부 속성은 자연에는 존재하지 않습니다. 우리의 접근 방식은 다음과 같습니다. 속성으로 갖고 싶은 것이 무엇인지 알려주면 해당 속성을 사용하여 적절한 재료를 엔지니어링합니다. 그러면 당신이 얻게 될 것은 실제로 물질이 아니라 구조와 물질 사이의 어떤 것, 즉 메타물질입니다.”라고 생체 기계 공학과의 Amir Zadpoor ​​교수는 말합니다.

역설계

이러한 재료 발견 프로세스에는 소위 역 문제, 즉 원하는 특성을 발생시키는 형상을 찾는 문제를 해결해야 합니다. 역 문제는 해결하기 매우 어렵기로 악명이 높으며, 여기서 AI가 등장합니다. TU Delft 연구원들은 이러한 역 문제를 해결하는 딥 러닝 모델을 개발했습니다. “과거에 역 문제가 해결되더라도 소규모 기하학이 무한한 수의 빌딩 블록으로 만들어질 수 있다는 단순화된 가정으로 인해 문제가 제한되었습니다. 이러한 가정의 문제점은 메타물질이 일반적으로 3D 프린팅으로 만들어지고 실제 3D 프린터의 해상도가 제한되어 있어 주어진 장치에 맞는 빌딩 블록의 수가 제한된다는 것입니다.”라고 첫 번째 저자인 Helda Pahlavani 박사는 말합니다. TU Delft 연구진이 개발한 AI 모델은 이러한 단순화된 가정을 우회하여 새로운 지평을 열었습니다. “이제 우리는 간단히 질문할 수 있습니다. 귀하의 제조 기술을 통해 장치에 얼마나 많은 빌딩 블록을 수용할 수 있습니까? 그런 다음 모델은 실제로 제조할 수 있는 빌딩 블록의 수에 대해 원하는 속성을 제공하는 형상을 찾습니다."

잠재력을 최대한 발휘

이전 연구에서 간과된 주요 실제 문제는 메타물질의 내구성이었습니다. 대부분의 기존 디자인은 몇 번 사용하면 깨집니다. 이는 기존 메타물질 설계 접근 방식이 내구성을 고려하지 않기 때문입니다. “지금까지는 어떤 속성을 달성할 수 있는지에 대해서만 이야기했습니다. 우리 연구에서는 내구성을 고려하고 대규모 디자인 후보 풀에서 가장 내구성이 뛰어난 디자인을 선택합니다. 이를 통해 우리의 디자인은 단순히 이론적인 모험이 아닌 실제로 실용적이게 되었습니다.”라고 Zadpoor는 말합니다. 메타물질의 가능성은 끝이 없어 보이지만 그 잠재력이 완전히 실현되는 것은 아직 멀었다고 해당 출판물의 교신 저자인 Mohammad J. Mirzaali 조교수는 말했습니다. 이는 메타물질의 최적 설계를 찾는 것이 현재 여전히 직관에 기반하고 시행착오를 수반하며 따라서 노동 집약적이기 때문입니다. 원하는 특성이 설계의 시작점이 되는 역설계 프로세스를 사용하는 것은 메타물질 분야에서 여전히 매우 드뭅니다. “그러나 우리가 취한 조치는 메타물질 분야에서 혁명적이라고 생각합니다. 이는 모든 종류의 새로운 애플리케이션으로 이어질 수 있습니다.” 정형외과 임플란트, 수술 기구, 소프트 로봇, 적응형 거울, 엑소슈트 등에 응용할 수 있습니다.
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