Uut tüüpi materjal saab õppida ja parandada oma võimet tulla toime ootamatute jõududega tänu ainulaadsele võrestruktuurile, millel on muutuva jäikusega ühendused, nagu kirjeldatud uues artiklis minu ja kolleegide poolt.
Uus materjal on teatud tüüpi arhitektuurne materjal, mis saab oma omadused peamiselt geomeetriast ja disaini spetsiifilistest tunnustest, mitte sellest, millest see on valmistatud. Võtke näiteks konks-aas-kangasulgurid, näiteks Velcro. Pole vahet, kas see on valmistatud puuvillast, plastist või mõnest muust materjalist. Kuni üks pool on jäikade konksudega kangas ja teisel poolel on kohevad aasad, on materjalil Velcro kleepuvad omadused.
Mu kolleegid ja mina põhinesime oma uue materjali arhitektuuril tehisnärvivõrgu arhitektuuril – omavahel ühendatud sõlmede kihtidel, mis võivad õppida ülesandeid täitma muutes iga ühenduse tähtsust või kaalu. Me oletasime, et füüsiliste sõlmedega mehaanilist võret saab treenida teatud mehaanilisi omadusi omandama, kohandades iga ühenduse jäikust.
Et teada saada, kas mehaaniline võre suudab omaks võtta ja säilitada uusi omadusi – näiteks uue kuju omandamist või suunatugevuse muutmist – alustasime arvutimudeli loomisega. Seejärel valisime materjalile soovitud kuju ja sisendjõud ning lasime arvutialgoritmil häälestada ühenduste pinged nii, et sisendjõud tekitaksid soovitud kuju. Tegime selle koolituse 200 erineva võrestruktuuri kohta ja leidsime, et kolmnurkne võre on kõigi testitud kujundite saavutamiseks parim.
Kui paljud ühendused on seatud ülesannete täitmiseks, reageerib materjal soovitud viisil. Koolitus on teatud mõttes meeles materjali enda struktuuris.
Seejärel ehitasime füüsilise prototüübi võre reguleeritavate elektromehaaniliste vedrudega, mis on paigutatud kolmnurksesse võresse. Prototüüp on valmistatud 6-tollistest ühendustest ja on umbes 2 jalga pikk ja 1 jalga lai. Ja see töötas. Kui võre ja algoritm töötasid koos, suutis materjal erinevate jõudude mõjul teatud viisil õppida ja kuju muuta. Me nimetame seda uut materjali mehaaniliseks närvivõrguks.
Miks see on oluline
Peale mõne eluskuded, väga vähesed materjalid suudavad õppida paremini toime tulema ootamatute koormustega. Kujutage ette lennukitiiba, mis tabab ootamatult tuuleiili ja on sunnitud ootamatus suunas. Tiib ei saa muuta oma disaini selles suunas tugevamaks.
Meie kavandatud võrematerjali prototüüp suudab kohaneda muutuvate või tundmatute tingimustega. Näiteks tiivas võivad need muutused olla sisemiste kahjustuste kogunemine, tiiva veesõiduki külge kinnitamise muutused või kõikuvad välised koormused. Iga kord, kui mehaanilisest närvivõrgust valmistatud tiib koges ühte neist stsenaariumidest, võib see tugevdada ja pehmendada oma ühendusi, et säilitada soovitud atribuute, nagu suunatugevus. Aja jooksul võtab tiib algoritmi järjestikuste muudatuste kaudu omaks ja säilitab uusi omadusi, lisades iga käitumise ülejäänud käitumisele omamoodi lihasmäluna.
Seda tüüpi materjalidel võib olla kaugeleulatuvaid rakendusi ehitatud konstruktsioonide pikaealisuse ja tõhususe tagamiseks. Mehaanilise närvivõrgu materjalist valmistatud tiib ei saa olla mitte ainult tugevam, vaid ka treenitud muutuma kujudeks, mis suurendavad kütusesäästlikkust vastavalt muutuvatele tingimustele.
Mis veel teadmata
Seni on meie meeskond töötanud ainult 2D võretega. Kuid arvutimodelleerimist kasutades ennustame, et 3D-võredel on palju suurem õppimis- ja kohanemisvõime. See suurenemine on tingitud asjaolust, et 3D-struktuuril võib olla kümneid kordi rohkem ühendusi või vedrusid, mis üksteisega ei ristu. Kuid mehhanismid, mida me oma esimeses mudelis kasutasime, on liiga keerulised, et neid suures 3D-struktuuris toetada.
Mis järgmiseks
Materjal, mille mu kolleegid ja mina lõime, on kontseptsiooni tõend ja näitab mehaaniliste närvivõrkude potentsiaali. Kuid selle idee reaalsesse maailma viimiseks on vaja välja mõelda, kuidas muuta üksikud tükid väiksemaks ja täpsete painde- ja pingeomadustega.
Loodame teha uusi uuringuid materjalide tootmine mikronimõõtkavas, samuti tööd uued reguleeritava jäikusega materjalid, toob kaasa edusammud, mis muudavad võimsad nutikad mehaanilised närvivõrgud mikronimõõtmeliste elementide ja tihedate 3D-ühendustega lähitulevikus üldlevinud reaalsuseks.
See artikkel avaldatakse uuesti Vestlus Creative Commonsi litsentsi all. Loe algse artikli.
Image Credit: UCLA paindlik uurimisrühm
