Da immagini di materiali 2D a strutture 3D: è questa la promessa dell’algoritmo di apprendimento automatico sviluppato dall’Imperial College di Londra che potrebbe concorrere a migliorare la progettazione e la produzione di materiali compositi come elettrodi per batterie e parti di aeromobili in 3D. I risultati sono stati pubblicati su Nature Machine Intelligence.
Utilizzando i dati delle sezioni trasversali 2D dei materiali compositi, realizzati combinando materiali diversi con proprietà fisiche e chimiche distinte, l’algoritmo può espandere le dimensioni delle sezioni trasversali per convertirle in modelli computerizzati 3D. Ciò consente agli scienziati di studiare i diversi materiali, o “fasi”, di un composito e il modo in cui si adattano.
Lo strumento apprende l’aspetto delle sezioni trasversali 2D dei compositi e le ridimensiona in modo che le loro fasi possano essere studiate in uno spazio 3D. In futuro potrebbe essere usato per ottimizzare i progetti di questi tipi di materiali consentendo a scienziati e produttori di analizzare l’architettura stratificata dei compositi.
I ricercatori hanno scoperto che questa tecnica è più economica e veloce rispetto alla creazione di rappresentazioni di computer 3D da oggetti 3D fisici. Sono stati anche in grado di identificare più chiaramente le diverse fasi all’interno dei materiali, la cosa più difficile con le tecniche attuali.
L’autore principale dell’articolo Steve Kench, dottorando presso l’Imperial’s Dyson School of Design Engineering, spiega: “La combinazione di materiali come compositi consente di sfruttare le migliori proprietà di ciascun componente. Il nostro algoritmo consente ai ricercatori di prendere i dati delle loro immagini 2D e generare strutture 3D con le stesse proprietà, eseguendo simulazioni più realistiche“.
I ricercatori hanno usato una nuova tecnica di apprendimento automatico chiamata “reti di antagonismo generativo convoluzionale profondo” (DC-GAN), inventata nel 2014, che permette inoltre di svolgere simulazioni utilizzando diversi materiali e composizioni in modo più veloce.
