ИИ разработает альтернативные материалы

Ежегодные мировые потери от коррозии составляют $2,5 триллиона, сообщает Science Daily. Поэтому ученые находятся в постоянном поиске устойчивых сплавов или защитных покрытий. Теперь к этому привлекают искусственный интеллект (ИИ). Однако специалисты не уверены, что технологии на базе ИИ смогут точно предсказать устойчивость нового материала к коррозии. 

Тем временем, ученые из Max-Planck-Institut für Eisenforschung (MPIE) разработали модель машинного обучения, которая повышает точность прогнозирования до 15% по сравнению с существующими системами. ИИ способен создать новые, но реалистичные составы устойчивых сплавов. Для предсказания выносливости материала к коррозии модель будет использовать числовые и текстовые данные. 

– Каждый сплав обладает уникальными свойствами, касающимися его коррозионной стойкости, – объясняет научный сотрудник MPIE Кастури Нарасимха Сасидхар. – Эти свойства зависят не только от самого состава сплава, но и от процесса его производства. Существующие модели машинного обучения могут извлечь выгоду только из числовых данных. Однако методологии обработки и экспериментальные протоколы испытаний, которые в основном задокументированы текстовыми дескрипторами, имеют решающее значение для объяснения причины возникновения коррозии. 

Исследовательская группа использовала методы обработки языка, похожие на ChatGPT, в сочетании с методами машинного обучения (ML) для числовых данных и разработала полностью автоматизированную структуру обработки текста. 

ИИ полезен не только в производстве, но и в медицине. Так, в Москве искусственный интеллект (ИИ) обработал 10,5 млн лучевых исследований. Авторы исследования считают, что данные технологии позволяют выявлять мельчайшие отклонения, что повышает качество диагностики, а также сокращает время подготовки результата исследования, помогая пациенту быстрее получить необходимое лечение