Intelligenza artificiale per caschi da bici più sicuri e suole di scarpe migliori

Caschi da ciclismo che assorbono l'energia di un impatto, scarpe da corsa che danno una spinta in più a ogni passo o impianti che imitano le proprietà dell'osso. I metamateriali rendono possibili queste applicazioni. La loro struttura interna è il risultato di un attento processo di progettazione, dopo il quale le stampanti 3D possono produrre le strutture generate con proprietà ottimizzate. I ricercatori guidati da Dennis Kochmann, professore di meccanica e ricerca sui materiali presso il Dipartimento di ingegneria meccanica e di processo dell'ETH di Zurigo, hanno sviluppato nuovi strumenti di intelligenza artificiale. Questi strumenti permettono di aggirare il processo di progettazione dei metamateriali, che richiede molto tempo e si basa sull'intuizione, e di prevedere in modo rapido e automatico strutture con proprietà eccezionali. Una novità è che questi strumenti possono essere utilizzati anche per carichi elevati (cosiddetti non lineari), ad esempio quando un casco assorbe grandi forze in caso di impatto.

Il team di Kochmann è uno dei pionieri nello sviluppo di piccole strutture cellulari (paragonabili alle travi delle case a graticcio) per creare metamateriali con proprietà speciali. "Per esempio, progettiamo metamateriali che si comportano come liquidi: difficili da comprimere ma facili da deformare. Oppure metamateriali che si restringono in tutte le direzioni quando vengono compressi in una direzione", spiega Kochmann.

Progettazione efficiente e ottimizzata dei materiali

Le possibilità di progettazione sembrano infinite. Tuttavia, la scienza è ancora lontana dal realizzare il pieno potenziale dei metamateriali, poiché il processo di progettazione è spesso basato sull'esperienza e su tentativi ed errori. Inoltre, piccole modifiche alla struttura possono portare a grandi cambiamenti nelle proprietà.

Nel loro ultimo lavoro, i Lavoratori all'ETH hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per esplorare sistematicamente i numerosi design e le proprietà meccaniche di due tipi di metamateriali. I loro strumenti di calcolo possono prevedere le strutture ottimali per le deformazioni desiderate con la semplice pressione di un tasto. A tal fine, i ricercatori hanno utilizzato grandi serie di dati sul comportamento di deformazione di strutture reali. Hanno usato questi dati per addestrare un modello di intelligenza artificiale che non solo riproduce i dati, ma può anche generare e ottimizzare nuove strutture. Utilizzando un metodo noto come "autoencoder variazionale", l'intelligenza artificiale apprende le caratteristiche principali di una struttura dal gran numero di parametri di progettazione e come questi portino a determinate proprietà. Utilizza quindi queste conoscenze per creare un progetto di metamateriale non appena i ricercatori specificano le proprietà e i requisiti desiderati.

Assemblaggio di blocchi di costruzione

Li Zheng, dottoranda del gruppo di Kochmann, ha addestrato un modello di intelligenza artificiale basato su un set di dati di un milione di strutture e sulla loro deformazione simulata. "Immaginate un'enorme scatola di mattoncini Lego: potete disporli in infiniti modi e imparare i principi di progettazione nel corso del tempo. La nostra intelligenza artificiale funziona in modo simile, ma in modo molto più efficiente. Assembla i mattoni dei metamateriali per conferire loro una certa morbidezza o durezza", spiega Zheng. A differenza degli approcci precedenti, in cui i ricercatori utilizzavano un catalogo di blocchi di costruzione come base per la progettazione, il nuovo metodo di intelligenza artificiale consente loro di aggiungere, rimuovere o spostare i blocchi di costruzione quasi a piacere. Insieme a Sid Kumar, professore assistente presso la TU Delft e alumni del team di Kochmann, hanno dimostrato in uno studio pubblicato di recente che il modello di intelligenza artificiale può andare oltre ciò per cui è stato addestrato e prevedere strutture più potenti di qualsiasi cosa generata in precedenza.

Imparare dai video

Jan-Hendrik Bastek, anch'egli dottorando del gruppo di Kochmann, ha adottato un approccio diverso per ottenere un risultato simile. Ha utilizzato un metodo chiamato diffusione video, utilizzato anche nella generazione di video basati sull'intelligenza artificiale: Se si digita "un elefante vola su Zurigo", l'IA genera un video realistico dell'animale che volteggia sopra la chiesa di Fraumünster. Bastek ha addestrato il suo sistema di IA con 50.000 sequenze video di deformazione di strutture metamateriali stampabili in 3D. "Posso specificare all'IA la deformazione desiderata e questa produce un video della struttura ottimale del materiale e della sua completa reazione di deformazione", spiega Bastek. Gli approcci precedenti si sono limitati a prevedere una singola immagine della struttura ottimale. Utilizzando i video dell'intero processo di deformazione, l'accuratezza aumenta notevolmente in scenari così complessi".

Grandi vantaggi per caschi da bicicletta e suole di scarpe

Gli scienziati dell'ETH hanno messo i loro strumenti di intelligenza artificiale a disposizione dei ricercatori nel campo dei metamateriali. Si spera che questo porti alla progettazione di molti materiali nuovi e insoliti. Gli strumenti aprono nuove strade per lo sviluppo di dispositivi di protezione come i caschi da ciclismo e per altre applicazioni dei metamateriali, dalla tecnologia medica ai robot morbidi. Persino le suole delle scarpe possono essere progettate per assorbire meglio gli urti quando si cammina o per fornire una spinta in avanti quando si fa un passo. L'intelligenza artificiale sostituirà completamente lo sviluppo manuale dei materiali? "No", ride Kochmann. "Se usata bene, l'IA può essere un aiuto molto efficiente e laborioso, ma bisogna darle le istruzioni giuste e addestrarla adeguatamente, e questo richiede basi scientifiche e competenze ingegneristiche".