TU Delft
Prevleka, ki lahko skrije predmete na vidnem mestu, ali vsadek, ki se obnaša popolnoma enako kot kostno tkivo.
Ti izjemni predmeti so že izdelani iz „metamaterialov“. Raziskovalci z univerze TU Delft so zdaj razvili orodje umetne inteligence, ki ne le odkriva takšne izjemne materiale, temveč jih tudi pripravi za izdelavo in naredi trajne. To omogoča izdelavo naprav s funkcionalnostmi brez primere. Svoje ugotovitve so objavili v reviji Advanced Materials [1].
Lastnosti običajnih materialov, kot sta togost in prožnost, so odvisne od molekularne sestave materiala, lastnosti metamaterialov pa so odvisne od geometrije strukture, iz katere so zgrajeni. Raziskovalci te strukture oblikujejo digitalno in jih nato natisnejo v 3D-tehniki. Nastali metamateriali imajo lahko nenaravne in ekstremne lastnosti. Raziskovalci so na primer zasnovali metamateriale, ki se kljub temu, da so trdni, obnašajo kot tekočina.
„ Konstruktorji pri oblikovanju nove naprave ali stroja običajno uporabljajo materiale, ki so jim na voljo. Težava pri tem je, da je nabor razpoložljivih lastnosti materialov omejen. Nekatere lastnosti, ki bi jih radi imeli, v naravi preprosto ne obstajajo. Naš pristop je: povejte nam, kakšne lastnosti želite, mi pa bomo izdelali ustrezen material s temi lastnostmi. To, kar dobimo, v resnici ni material, ampak nekaj vmesnega med strukturo in materialom, metamaterial,“ pravi profesor Amir Zadpoor z oddelka za biomehansko inženirstvo.
Obratno načrtovanje
Takšen postopek odkrivanja materialov zahteva reševanje tako imenovanega obratnega problema: problema iskanja geometrije, ki omogoča želene lastnosti. Inverzni problemi so znani kot težavni za reševanje, zato se tu pojavi umetna inteligenca. Raziskovalci TU Delft so razvili modele globokega učenja, ki rešujejo te inverzne probleme.
„Tudi ko so bili inverzni problemi v preteklosti rešeni, so bili omejeni s poenostavljeno predpostavko, da je geometrijo majhnega merila mogoče sestaviti iz neskončnega števila gradnikov. Težava te predpostavke je, da so metamateriali običajno izdelani s 3D-tiskanjem, pravi 3D-tiskalniki pa imajo omejeno ločljivost, kar omejuje število gradnikov, ki se prilegajo določeni napravi,“ pravi prva avtorica Dr. Helda Pahlavani.
Modeli umetne inteligence, ki so jih razvili raziskovalci univerze TU Delft, predstavljajo novost, saj se izogibajo takšnim poenostavitvenim predpostavkam. „Tako se lahko zdaj preprosto vprašamo: koliko gradnikov lahko vaša proizvodna tehnika vgradi v vašo napravo? Model nato najde geometrijo, ki vam zagotavlja želene lastnosti za število gradnikov, ki jih lahko dejansko izdelate.“
Sprostitev celotnega potenciala
Glavni praktični problem, ki je bil v prejšnjih raziskavah zanemarjen, je bila trajnost metamaterialov. Večina obstoječih modelov se pokvari, ko jih uporabimo le nekajkrat. Razlog za to je, da obstoječi pristopi k oblikovanju metamaterialov ne upoštevajo trajnosti. „Doslej je šlo le za to, kakšne lastnosti je mogoče doseči. Naša študija upošteva trajnost in iz velikega nabora kandidatov za zasnovo izbere najbolj vzdržljive zasnove. Zaradi tega so naši dizajni resnično praktični in ne le teoretične pustolovščine,“ pravi Zadpoor.
Možnosti metamaterialov se zdijo neskončne, vendar še zdaleč niso izkoriščene, pravi docent Mohammad J. Mirzaali, avtor publikacije. Razlog za to je, da iskanje optimalne zasnove metamateriala trenutno še vedno v veliki meri temelji na intuiciji, vključuje poskuse in napake ter je zato delovno intenzivno.
Na področju metamaterialov je še vedno zelo redka uporaba obratnega postopka načrtovanja, pri katerem so želene lastnosti izhodišče za načrtovanje. „Vendar menimo, da je korak, ki smo ga naredili, revolucionaren na področju metamaterialov. To bi lahko privedlo do vseh vrst novih aplikacij.“ Možne so aplikacije v ortopedskih vsadkih, kirurških instrumentih, mehkih robotih, prilagodljivih ogledalih in eksotičnih oblekah.
Viri:
1: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202303481
