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生成準(zhǔn)確率高達(dá) 95%,人工智能結(jié)合機(jī)器人技術(shù)增強(qiáng)可穿戴電子材料設(shè)計(jì) - IT思維

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公眾號(hào)/? ScienceAI(ID:Philosophyai)

編輯 | 蘿卜皮

設(shè)計(jì)具有定制電氣和機(jī)械性能的超輕導(dǎo)電氣凝膠,對(duì)于各種電子設(shè)備的應(yīng)用都至關(guān)重要。傳統(tǒng)方法依賴于在廣闊的參數(shù)空間中進(jìn)行迭代、耗時(shí)的實(shí)驗(yàn)。

馬里蘭大學(xué) (UMD) 的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和協(xié)作機(jī)器人技術(shù)的 模型 ,加速具有可編程特性的導(dǎo)電氣凝膠的設(shè)計(jì)。

自動(dòng)移液機(jī)器人可以操作,以不同的比例/負(fù)載制備 264 種 Ti3C2Tx MXene、纖維素、明膠和戊二醛混合物。冷凍干燥后,評(píng)估氣凝膠的結(jié)構(gòu)完整性以訓(xùn)練支持向量機(jī)分類器。

通過 8 個(gè)主動(dòng)學(xué)習(xí)周期和數(shù)據(jù)增強(qiáng),通過機(jī)器人自動(dòng)化平臺(tái)制造/表征了 162 種獨(dú)特的導(dǎo)電氣凝膠,從而構(gòu)建了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。

預(yù)測(cè)模型進(jìn)行雙向設(shè)計(jì)任務(wù):(1)根據(jù)制造參數(shù)預(yù)測(cè)氣凝膠的物理化學(xué)性質(zhì);(2)針對(duì)特定性質(zhì)要求自動(dòng)進(jìn)行氣凝膠的逆向設(shè)計(jì)。

模型解釋和有限元模擬的結(jié)合使用,驗(yàn)證了氣凝膠密度和抗壓強(qiáng)度之間的明顯相關(guān)性。模型建議的氣凝膠具有高導(dǎo)電性、定制強(qiáng)度和壓力不敏感性,可實(shí)現(xiàn)壓縮穩(wěn)定的焦耳加熱,以實(shí)現(xiàn)可穿戴熱管理。

該研究以「Machine intelligence accelerated design of conductive MXene aerogels with programmable properties」為題,于 2024 年 6 月 1 日發(fā)布在《Nature Communications》。

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導(dǎo)電氣凝膠因超輕、可調(diào)控的機(jī)械與電學(xué)性能,廣泛應(yīng)用于傳感器、電磁屏蔽、熱絕緣及穿戴設(shè)備。其制備依賴于材料比例調(diào)整,但材料間復(fù)雜關(guān)系未充分解析,需大量試錯(cuò)實(shí)驗(yàn)確定最優(yōu)參數(shù)。

引入機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型可加速定制化設(shè)計(jì),但面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量與多屬性關(guān)聯(lián)分析的挑戰(zhàn)。標(biāo)準(zhǔn)化制備流程的缺失及屬性優(yōu)化的片面性限制了模型構(gòu)建,加之制造過程費(fèi)時(shí)費(fèi)力,導(dǎo)致訓(xùn)練數(shù)據(jù)稀缺,難以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)多元特性。

盡管如此,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的導(dǎo)電氣凝膠研究正試圖克服上述障礙,通過智能化推薦參數(shù)組合,旨在實(shí)現(xiàn)高效、定制化的產(chǎn)品開發(fā)。

馬里蘭大學(xué)的研究人員開發(fā)了一個(gè)集成平臺(tái),將協(xié)作機(jī)器人的能力與人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)預(yù)測(cè)相結(jié)合,加速設(shè)計(jì)具有可編程機(jī)械和電學(xué)特性的導(dǎo)電氣凝膠。根據(jù)特定的性能需求,該機(jī)器人/ML整合平臺(tái)能自動(dòng)推薦定制化的參數(shù)集用于導(dǎo)電氣凝膠的制造,無需進(jìn)行迭代優(yōu)化實(shí)驗(yàn)。

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圖示:通過自動(dòng)移液機(jī)器人和支持向量機(jī)(SVM)分類器定義可行的參數(shù)空間。(來源:論文)

「材料科學(xué)工程師經(jīng)常因?yàn)槿狈Ω哔|(zhì)量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)而難以采用機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)。我們的工作流程結(jié)合了機(jī)器人技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí),不僅提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量和收集率,還幫助研究人員駕馭復(fù)雜的設(shè)計(jì)空間。」馬里蘭大學(xué)化學(xué)與生物分子工程系助理教授 Chen Boyan 說。

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圖示:通過主動(dòng)學(xué)習(xí)循環(huán)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和協(xié)作機(jī)器人構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。(來源:論文)

該項(xiàng)目選擇了四種構(gòu)建模塊:MXene納米片、碳納米纖維(CNFs)、明膠和戊二醛交聯(lián)劑,用于生產(chǎn)各種導(dǎo)電氣凝膠。通過自動(dòng)化移液機(jī)器人(OT-2機(jī)器人)制備了不同MXene/CNF/明膠比例及固含量的264種混合物,并經(jīng)冷凍干燥過程產(chǎn)生多種氣凝膠。

基于結(jié)構(gòu)完整性和整體性,這些氣凝膠被分類以訓(xùn)練支持向量機(jī)(SVM)分類器,從而成功定義了可行的參數(shù)空間。隨后,通過8個(gè)主動(dòng)學(xué)習(xí)循環(huán)和數(shù)據(jù)增強(qiáng),分階段制造并表征了 162 種

導(dǎo)電氣凝膠,這些數(shù)據(jù)被輸入到構(gòu)建高預(yù)測(cè)精度的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模型中。

視頻:機(jī)器人演示。(來源:論文)

在主動(dòng)學(xué)習(xí)循環(huán)中,通過在氣凝膠制造和表征過程中整合 OT-2 機(jī)器人和 UR5e 協(xié)作機(jī)械臂,提高了數(shù)據(jù)采集率。利用模型的預(yù)測(cè)能力,實(shí)現(xiàn)了雙向設(shè)計(jì)任務(wù):一是根據(jù)一組制造參數(shù)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)導(dǎo)電氣凝膠的機(jī)械和電學(xué)特性;二是自動(dòng)發(fā)現(xiàn)滿足特定性能要求的合適導(dǎo)電氣凝膠。

通過 SHapley Additive exPlanations(SHAP)模型解釋,識(shí)別出相關(guān)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的信息,并使用有限元(FE)模擬驗(yàn)證了混合物負(fù)載對(duì)氣凝膠壓縮強(qiáng)度的顯著影響。作為最終演示,預(yù)測(cè)模型被用來發(fā)現(xiàn)一種適用于穿戴式熱管理的應(yīng)變不敏感導(dǎo)電氣凝膠。

模型可以生成準(zhǔn)確率高達(dá) 95% 的可持續(xù)產(chǎn)品。模型生成的導(dǎo)電氣凝膠展現(xiàn)出高電導(dǎo)率、定制化的壓縮恢復(fù)力和超低壓力敏感度,在重復(fù)壓縮周期下實(shí)現(xiàn)了高效的焦耳加熱性能。

「材料科學(xué)工程師經(jīng)常因?yàn)槿狈Ω哔|(zhì)量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)而難以采用機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)。我們的工作流程結(jié)合了機(jī)器人技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí),不僅提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量和收集率,還幫助研究人員駕馭復(fù)雜的設(shè)計(jì)空間。」Chen 說。

這里的混合方法,無縫集成了機(jī)器人輔助實(shí)驗(yàn)、AI/ML 算法和仿真工具,不僅使導(dǎo)電氣凝膠的有效定制成為可能,也為其他納米科學(xué)領(lǐng)域提供了一個(gè)通用的工作流程。

「這些方法的融合使我們處于具有可定制復(fù)雜特性的材料設(shè)計(jì)前沿。我們預(yù)計(jì)利用這個(gè)新的擴(kuò)大生產(chǎn)平臺(tái)來設(shè)計(jì)具有獨(dú)特機(jī)械、熱和電性能的氣凝膠,以適應(yīng)惡劣的工作環(huán)境。」機(jī)械工程助理教授、研究合作者 Eleonora Tubaldi 表示。

論文鏈接:https://www.nature.com/articles/s41467-024-49011-8

相關(guān)報(bào)道:https://techxplore.com/news/2024-06-ai-robotics-sustainable-aerogels-wearable.html

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