Naukowcy z MIT odkryli sposób, aby badać wnętrze materiałów, jedynie obserwując ich powierzchnię. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji i głębokiego uczenia, badacze opracowali innowacyjny system, który może dokonywać wiarygodnych prognoz na podstawie danych zewnętrznych. To przełom, który może zrewolucjonizować wiele dziedzin.
Głębokie uczenie — uniwersalne narzędzie
Najbardziej interesujące jest to, że metoda ta ma szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach inżynierii, takich jak mechanika ciała stałego, dynamika płynów czy badanie pól magnetycznych, na przykład w reaktorach fuzyjnych. To oznacza, że ta uniwersalna technologia może być używana zarówno do badania różnych materiałów, jak i w różnych dyscyplinach naukowych.
Jak to działa? Głębokie uczenie w akcji
Naukowcy z MIT opracowali metodę polegającą na trenowaniu modelu sztucznej inteligencji, wykorzystując ogromne ilości danych dotyczących pomiarów powierzchni i związanych z nimi właściwości wewnętrznych. Dane te obejmują zarówno jednorodne materiały, jak i materiały kompozytowe, które są coraz częściej stosowane w nowoczesnych konstrukcjach.
Badacze będą mogli w ten sposób lepiej zrozumieć zachowanie skomplikowanych materii, takich jak tkanki biologiczne, które do tej pory były trudne do analizy bez inwazyjnych badań. Możliwe będzie m.in. diagnozowanie chorób czy wzrostów. To otwiera drzwi do nowych, precyzyjniejszych i mniej szkodliwych metod diagnostycznych, które mogą znacząco wpłynąć na jakość opieki medycznej.
Jednym z praktycznych zastosowań tej metody może być inspekcja samolotów. Obecnie, badanie kilku reprezentatywnych obszarów takich konstrukcji wymaga stosowania drogich i czasochłonnych metod, takich jak rentgen. Nowe podejście może znacznie obniżyć koszty i skrócić czas potrzebny na badanie, co pozwoli inżynierom na szybsze podejmowanie decyzji o ewentualnych naprawach czy modyfikacjach.
Początkowo metoda ta ma być stosowana głównie w badaniach laboratoryjnych, na przykład w testowaniu materiałów wykorzystywanych w miękkiej robotyce. Dzięki nowej technologii naukowcy będą mogli prognozować, co dzieje się w ich wnętrzu, co może prowadzić do projektowania lepszych chwytaków czy kompozytów.
