«Внедрив модель искусственного интеллекта, мы смогли отфильтровать более 50 000 наборов данных всего за три месяца — задача, которая при использовании обычных методов заняла бы неизмеримо больше времени», — сказал профессор Школы материаловедения и инженерии во время интервью в Шанхае.
В ночь на 2 июля по пекинскому времени в журнале Nature было опубликовано новаторское научное достижение группы исследователей. Команда совершила крупный оригинальный прорыв в области метаматериалов теплового излучения, управляемых искусственным интеллектом, разработав модель искусственного интеллекта для инверсного проектирования, способную генерировать большие партии решений-кандидатов.
Метаматериалы — это класс искусственных материалов с уникальными свойствами. Те из них, которые обладают способностью к тепловому излучению, могут эффективно «упаковывать» избыточное тепло и передавать его наружу, действуя как «охлаждающее устройство»
Учитывая миллионы возможных комбинаций микроструктуры и состава материала, проектирование метаматериалов сродни навигации по лабиринту. Команда значительно сократила время поиска, внедрив модель искусственного интеллекта.
Было отмечено, что научные исследования все больше переходят в четвертую парадигму, требующую больших объемов данных, — исследования, управляемые ИИ. Команда начала изучать интеграцию машинного обучения и научных исследований примерно в 2019 году, потратив на достижение этих результатов пять-шесть лет.
В результате своей работы команда обучила модель искусственного интеллекта, способную быстро и точно генерировать множество проектных решений для метаматериалов теплового излучения на основе желаемых спектральных свойств, улучшая размеры, скорость и производительность конструкции.
Оптимизированные» метаматериалы теплового излучения, полученные в результате этого исследования, в настоящее время применяются в таких важных областях, как управление тепловым режимом в аэрокосмической отрасли и энергоэффективное охлаждение зданий, способствуя промышленному прогрессу.
