Banyak pola kompleks yang terlihat di alam terjadi ketika simarisme rusak. Saat sistem berubah dari tingkat simaresi tinggi menjadi keadaan yang lebih teratur, kemungkinan ada ketidaksetaraan kecil tetapi stabil.
Dalam jenis bahan ini, molekul dapat berputar bebas dan menunjukkan arah yang sama secara bersamaan. Kombinasi ini membuat kristal cair mudah dikendalikan dan diamati, memungkinkan para peneliti untuk mengamati bagaimana cacat muncul, berubah dan disusun kembali dari waktu ke waktu.
Penguatan AI mempercepat prediksi yang salah
Para peneliti yang dipimpin oleh Prof. Jun-Hee Na dari Universitas Nasional Chung-Sun, Korea Selatan, sekarang telah mengembangkan metode yang lebih cepat untuk memprediksi model kegagalan yang stabil dengan menggunakan pembelajaran mendalam.
Dengan cara ini, mereka dapat menghasilkan prediksi dalam hitungan detik, bukan jam-jam yang dibutuhkan untuk simulasi tradisional.
“Pengumuman ini sangat menarik”, kata Prof. Jenner, “karena kami telah menggunakan metode kami untuk membuat prediksi cepat dan dapat diandalkan, yang melengkapi simulasi yang lambat, dan mendorong eksplorasi sistem yang penuh dengan kesalahan”.
Belajar dalam Model
Tim ini menggunakan arsitektur 3D U-Net untuk membangun sistem mereka, jaringan neuron komprehensif yang sering digunakan untuk analisis gambar ilmiah dan medis. Desain ini memungkinkan model untuk mendeteksi detail lokal yang tepat dan besar terkait dengan kesalahan.
Untuk model pelatihan, para peneliti menggunakan data dari simulasi tradisional, termasuk banyak adegan paralel. Setelah pelatihan, jaringan dapat memprediksi konfigurasi baru yang belum pernah terjadi sebelumnya dengan akurat.
Perbaikan kesalahan dan komplikasi yang rumit
Model ini tidak bergantung pada persamaan fisik yang jelas, tetapi belajar perilaku material dari data secara langsung. Hal ini memungkinkan untuk menangani situasi yang sangat kompleks, termasuk cacat topomi tingkat tinggi, di mana cacat dapat digabungkan, dipecah atau disusun kembali.
Cara mendapatkan bahan canggih lebih cepat
Karena metode ini memungkinkan para ilmuwan untuk mengeksplorasi berbagai desain dengan cepat, ini juga membuka peluang baru untuk merancang bahan dengan struktur cacat yang dikontrol dengan teliti.
Prof Na mengatakan bahwa dengan mempersingkatkan proses pengembangan bahan secara signifikan, desain yang didorong oleh kecerdasan buatan dapat mempercepat pembuatan bahan cerdas yang diterapkan, termasuk holografi dan VR atau AR, sistem optik yang beradaptasi, dan jendela pintar yang merespon lingkungan.
