Завдяки штучному інтелекту, вдалося розробити нові залізні сплави з металобрухту, які виявилися на 15% міцнішими.
Вчені з Шанхайського університету Цзяотун, Інституту Макса Планка (Німеччина) та трьох інших китайських вишів використали технології машинного навчання для розробки 14 нових залізних сплавів на основі металобрухту.
Цю інформацію надає видання Interesting Engineering.
Дослідження було проведено на високоякісному чавуні, виробництво якого складає 120 мільйонів тонн щорічно. З 17 розроблених формул 14 продемонстрували оптимальне співвідношення між міцністю та пластичністю. Виявилося, що нові сплави можуть бути на 15,2% міцнішими без зниження пластичності або на 73,2% більш пластичними без втрати міцності, а витрати на їх виробництво зменшилися на 8,1%.
У реалізації проєкту брали участь також Гонконгський міський університет, Східнокитайський університет науки та технологій, а також Центральний Південний університет.
Щороку у світі виробляють близько 2 мільярдів тонн металу, переважно з первинної сировини. На галузь припадає 40% промислових викидів парникових газів і 10% світового енергоспоживання. Переробку ускладнюють домішки та непостійний склад брухту.
"Згідно з класичним методом обробки домішок у металобрухті, їх зазвичай розбавляють шляхом введення первинних матеріалів", -- зазначив Люлю Хань, керівник партнерської групи Інституту Макса Планка.
Новий метал вимагає додаткових енергетичних витрат і призводить до збільшення викидів. Однак, модель дослідників розглядає домішки як корисні легуючі елементи. Нейронні мережі здійснюють аналіз температури, тривалості обробки, механічної міцності та подовження, а результати перевірок інтегруються назад у систему.
"Отже, ми створили інноваційну стратегію в галузі машинного навчання, яка перетворює ці домішки з недоліку на перевагу, дозволяючи розробляти сплави, здатні не лише протистояти забрудненням, а й навіть використовувати їх на свою користь," – зазначив Хань.
Автори вважають, що цю технологію можна адаптувати для використання зі сталлю, алюмінієм і міддю в сферах транспорту, енергетики та промислового виробництва.
Результати цього дослідження були представлені в журналі Science Advances.