Le strutture artificiali chiamate materiali cellulari hanno una rete di spazi interni all'interno di una matrice solida simile a cellule. La loro architettura porosa simile alla schiuma combina i vantaggi della bassa densità con la resistenza. I ricercatori dell’Istituto Nazionale per la Scienza dei Materiali (NIMS) e dell’Università di Tsukuba in Giappone, sotto la supervisione di Ikumu Watanabe del NIMS, hanno applicato una forma di intelligenza artificiale generativa (AI) per sviluppare un approccio nuovo e migliorato per la progettazione di materiali cellulari con precisione porosità e rigidità mirate.
Il loro lavoro è pubblicato sulla rivista Science and Technology of Advanced Materials .
"A differenza degli approcci convenzionali, il nostro metodo non si basa sull'esperienza di un progettista", afferma il ricercatore computazionale Xiaoyang Zheng, primo autore dell'articolo di ricerca. "Lo chiamiamo approccio inverso, perché invece di proporre inizialmente un progetto e poi testarlo, il sistema esplora i progetti da uno spazio di caratteristiche di dimensioni ridotte (ad esempio, spazio latente) e genera automaticamente un progetto con le proprietà desiderate."
Esistono molte possibili applicazioni, ma gli autori evidenziano il potenziale dell'utilizzo del loro metodo per progettare impianti ossei con una specifica porosità, rigidità ed elasticità desiderate.
Il processo di progettazione computerizzata inizia con una struttura geometrica 3D composta da elementi discreti chiamati voxel. Un sistema di intelligenza artificiale generativa addestrato, chiamato rete avversaria generativa condizionale, viene quindi utilizzato per generare la progettazione di un reticolo 3D con proprietà mirate. I materiali 3D reali corrispondenti al progetto suggerito vengono quindi costruiti e testati sperimentalmente, utilizzando resine stampate in 3D. Il loro comportamento è stato studiato anche mediante simulazioni al computer.
"Sebbene in precedenza avessimo sviluppato un sistema 2D simile, espanderlo in 3D è stato impegnativo a causa del massiccio sforzo computazionale richiesto", afferma Zheng. "La generazione di tali progetti geometrici 3D è all'avanguardia, non solo nella scienza dei materiali ma anche nella ricerca sull'intelligenza artificiale in generale."
Oltre all'uso suggerito per realizzare impianti ossei, i ricercatori sottolineano i potenziali progressi nell'ampia gamma di applicazioni in cui i materiali cellulari sono attualmente utilizzati e considerati anche per lo sviluppo futuro. Questi includono materiali per la robotica morbida, l'elettronica morbida e gli interruttori, nonché lo stoccaggio e la conversione dell'energia elettrochimica.
"La caratteristica principale dell'approccio è la diversità di soluzioni che può fornire, generando molti possibili candidati per molti materiali diversi", conclude Zheng.
Dopo aver dimostrato la fattibilità e il potenziale del sistema, il team prevede ora di utilizzarlo per esplorare una varietà di materiali avanzati. Come parte di questo lavoro, sperano di estendere la portata del sistema di intelligenza artificiale in modo che possa prendere di mira una più ampia varietà di proprietà nei materiali che progetta.
Ulteriori informazioni: Xiaoyang Zheng et al, Progettazione inversa basata sull'apprendimento profondo di materiali cellulari con architettura tridimensionale con porosità e rigidità target utilizzando reticoli Voronoi voxelizzati, Scienza e tecnologia dei materiali avanzati (2022). DOI:10.1080/14686996.2022.2157682
Informazioni sul giornale: Scienza e tecnologia dei materiali avanzati
Fornito dall'Istituto nazionale per la scienza dei materiali
