연구 비트: 12월 XNUMX일

결정 방향 예측

나고야 대학과 RIKEN의 연구원은 다결정 실리콘의 광학 사진으로 AI를 훈련시키고 이를 사용하여 결정 방향 예측 제조 중. 그들은 AI가 입자 방향 분포를 성공적으로 예측했다는 사실을 발견했습니다.

우사미 노리타카 교수는 “이번 측정에 소요된 시간은 광학 사진 촬영, 머신러닝 모델 훈련, 방향 예측에 약 1.5시간이 소요됐다”며 “기존 기술인 약 14시간보다 훨씬 빠른 속도”라고 말했다. 나고야대학교 공학연구과. “기존 방법으로는 불가능했던 대면적 재료의 측정도 가능해졌습니다.”

우사미는 “이것은 재료 개발에 혁명을 일으킬 기술이다. “이 연구는 다결정 재료를 개발하는 모든 연구자와 엔지니어를 대상으로 합니다. 머신러닝을 기반으로 이미지 데이터 수집과 결정 방향 예측 모델을 패키지화한 다결정 재료의 방향 분석 시스템을 제작할 수 있을 것입니다. 다결정 소재를 다루는 많은 기업들이 이런 장비를 도입할 것으로 기대한다”고 말했다.

고무로 세기

라이덴 대학교(Leiden University)와 AMOLF 암스테르담(AMOLF Amsterdam)의 연구원들은 고무 블록 10까지 셀 수 있고 누르는 순서를 기억할 수 있습니다.

기계적 메타물질은 22개의 빔이 쌍으로 구성된 부드러운 고무 조각입니다. 처음에 누르면 막대가 왼쪽으로 구부러집니다. 단, 첫 번째 막대는 오른쪽으로 휘어집니다. “첫 번째 막대는 다음 쌍을 오른쪽으로 밀고 재료를 밀 때마다 한 위치를 따라 이동합니다. 이것이 바로 자료가 XNUMX개로 계산되는 방식입니다.”라고 Leiden University의 박사 과정 지원자인 Lennard Kwakernaak이 말했습니다.

고무 메타물질. (제공: Charlotte Ellerman / Leiden University)

막대와 그 위치는 약간 비교될 수 ​​있다고 연구원들은 지적했습니다. “우리가 원하는 방식으로 반응하도록 구조를 설계하는 것이 쉽지 않습니다. 계산은 우리가 생각해 낼 수 있는 가장 간단한 계산이므로 이것이 논리적인 출발점이었습니다.”라고 Kwakernaak은 말했습니다. “그 과정에서 저는 서로 다른 수준의 힘으로 밀어서 고무에 다양한 반응을 일으킬 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 이것을 실험함으로써, 올바른 순서로, 적절한 양의 힘으로 밀어야만 끝까지 카운트되는 메타물질을 만들 수 있었습니다. 말하자면 일종의 자물쇠죠.”

연구원들이 보고 있는 두 가지 잠재적인 응용 분야는 다리나 만보계 위를 주행하는 다양한 중량 등급의 자동차를 계산하는 것입니다. Kwakernaak은 "가장 큰 장점은 이러한 기계적 메타물질이 저렴하고 견고하며 유지 관리가 적다는 것"이라고 말했습니다. "이것이 모든 종류의 응용 분야에 흥미로운 이유입니다."

다음에는 한 방향이 아닌 평면적으로 이웃 간의 상호작용이 이루어지는 좀 더 복잡한 구조를 설계할 계획이다. Kwakernaak은 "그것은 실제로 간단한 컴퓨터일 것입니다."라고 말했습니다.