Инженеры Мэрилендского университета разработали модель, сочетающую машинное обучение и групповую робототехнику, для разработки материалов, используемых в «зеленых» технологиях

Разработанный под руководством По-Йен Чена, доцента кафедры химической и биомолекулярной инженерии UMD, ускоренный метод создания аэрогелевых материалов, используемых в носимых нагревательных устройствах, опубликованный в журнале Nature Communications, может автоматизировать процессы проектирования новых материалов.

Аэрогели, похожие на гели на водной основе, но изготовленные с использованием воздуха, представляют собой легкие и пористые материалы, используемые в теплоизоляции и носимых технологиях благодаря своей механической прочности и гибкости. Но, несмотря на кажущуюся простоту, линия сборки аэрогелей сложна; исследователи полагаются на трудоемкие эксперименты и опытные подходы, чтобы изучить обширное пространство дизайна и разработать материалы.

Чтобы преодолеть эти трудности, исследовательская группа объединила робототехнику, алгоритмы машинного обучения и знания в области материаловедения, что позволило ускорить процесс создания аэрогелей с программируемыми механическими и электрическими свойствами. Новая модель прогнозирования позволяет создавать устойчивые продукты с точностью 95%.

Для создания прочных и гибких аэрогелей команда использовала токопроводящие титановые нанолисты, а также компоненты природного происхождения, такие как целлюлоза (органическое соединение, содержащееся в растительных клетках) и желатин (белок, получаемый из коллагена и содержащийся в тканях и костях животных).

Команда говорит, что их инструмент может быть расширен для решения других задач, например, для «зеленых» технологий, используемых для ликвидации разливов нефти, устойчивого хранения тепловой энергии, такой как изоляционные окна.

В будущем группа Чена проведет исследования, чтобы понять, какие микроструктуры отвечают за гибкость и прочность аэрогеля.