使用AI預測玻璃何時何地會破裂

預測材料何時會斷裂的能力對于工業應用來說非常重要——公司可以使用這些信息來更有效地維護設備和組件，并且更具成本效益。FAU和米蘭大學的一個研究小組已經證明，人工智能可以根據從其原子微觀結構圖像中獲得的信息預測石英玻璃何時會破裂。研究人員已在《自然通訊》雜志上發表了他們的研究結果。

玻璃是一種非結晶固體，與固體結晶材料相比，它的原子排列不一致。這使得預測玻璃何時會破裂變得更加困難：在沒有明確的順序的情況下，很難檢測到無序的最初跡象——這是結晶材料很快會破裂的重要跡象。由于人工智能深度學習的最新發展，研究人員現在可以可靠地預測玻璃何時可能破裂。

科學家們目前還無法解釋人工智能系統是如何實現其結果的，以及正在考慮和關注哪些參數，這是人工智能研究中的一個常見問題。“神經網絡是黑盒子，”米蘭大學的StefanoZapperi教授解釋說，他在獲得洪堡獎后曾作為FAU的客座研究員一年。“這是科學研究的一個重要限制，其任務是解釋特定現象的原因。”

為了解決這個問題，研究人員正在使用一種方法來識別神經網絡最常用于預測斷裂的微觀結構圖像區域。

“神經網絡試圖模仿大腦。我們也不總是了解大腦是如何達到某個結果的。但在人類中，至少我們可以觀察到眼球運動等行為，這可以解釋如何做出某個決定，”FAU材料模擬教授、該研究的合著者MichaelZaiser解釋道。“我們對我們的問題采取了類似的方法，并調查了引起神經網絡注意的點，基本上是按照它正在查看的內容。”

這種方法使研究人員能夠調查影響壓裂行為的局部參數。“多虧了這種方法，我們能夠識別和更好地理解導致玻璃破裂的方面，不僅可以預測玻璃何時可能破裂，而且還可以獲得對玻璃材料力學的基本見解，”StefanoZappi說。“我們開發的策略可以應用于進一步的應用，”MichaelZaiser補充道，“例如設計具有更好抗斷裂性的相關材料。”