Sztuczna inteligencja pomaga ograniczyć zanieczyszczenie plastikiem dzięki nowemu, 4 razy twardszemu polimerowi

Z pomocą modelu sztucznej inteligencji, zespół naukowców opracował nowy sposób hartowania plastiku. Zespół - złożony z badaczy z MIT i Duke University - wykorzystał model uczenia maszynowego do odkrycia dodatku, który stosowany z polimerem sprawia, że staje się on znacznie bardziej odporny na rozdarcie.

Odkrycie zostało opublikowane w ACS Central Science 1 sierpnia. Podstawą tego odkrycia jest sprzeczne z intuicją odkrycie zawarte w opublikowanym wcześniej badaniu - włączenie słabych ogniw do struktury chemicznej polimeru może sprawić, że materiał będzie ogólnie mocniejszy. Dzieje się tak, ponieważ rozprzestrzeniające się pęknięcie jest zmuszone do zerwania znacznie większej liczby tych słabych wiązań, zamiast rozrywać jednolity materiał, rozpraszając w ten sposób więcej energii. Badacze mieli jednak przed sobą duże wyzwanie - wybranie idealnego "słabego ogniwa" spośród tysięcy potencjalnych kandydatów.

Aby rozwiązać ten problem, naukowcy zastosowali model uczenia maszynowego. Naukowcy wytrenowali model na danych obliczeniowych z około 400 związków zawierających żelazo, zwanych ferrocenami. Uzyskany model był w stanie przewidzieć właściwości tysięcy innych ferrocenów w krótkim czasie, wybierając najlepszych kandydatów.

Następnie naukowcy zsyntetyzowali tworzywo sztuczne przy użyciu jednego z najlepszych wyborów sztucznej inteligencji, uzyskując polimer czterokrotnie twardszy niż polimery wykonane przy użyciu standardowego środka sieciującego.

Jeśli materiały są twardsze, oznacza to, że ich żywotność będzie dłuższa. Będą nadawać się do użytku przez dłuższy czas, co w dłuższej perspektywie może zmniejszyć produkcję tworzyw sztucznych. - Ilia Kevlishvili, główny autor badania.