Композитные материалы, такие как армированный бетоном мост или крыло самолета, состоят из двух или более компонентов. Их свойства зависят от того, как эти компоненты взаимодействуют друг с другом на микроскопическом уровне.
Профессор Филипп Геббель из Университета Иллинойса разрабатывает метод моделирования процесса полимеризации, который лежит в основе создания композитов. Традиционные методы моделирования занимают много времени. Чтобы ускорить процесс, ученые обратились к машинному обучению.
В сотрудничестве с NCSA исследовательская группа создала передовые модели искусственного интеллекта, которые обучаются на суперкомпьютере Delta. Новая методика позволяет значительно сократить объем данных, необходимых для обучения нейронной сети, что приводит к резкому повышению скорости моделирования.
Ускоренное моделирование позволит не только создавать новые материалы с заданными свойствами, но и решать обратную задачу — определять условия производства для получения желаемого материала.
По словам ученых, новый подход к машинному обучению может быть применен и в других областях науки и техники, таких как медицина, геология и сейсмология.
