Yapay zeka aşırı ısıya dayanıklı alaşım keşfetti: 3D yazıcıyla basılabiliyor

Toronto Üniversitesi Mühendislik Fakültesi bünyesindeki bir araştırma ekibi, havacılık ve enerji sektörlerinde kullanılabilecek, aşırı çevre koşullarında yapısal dayanıklılığını koruyan yeni metal alaşımları geliştirdi. Geleneksel metalurji yöntemlerini yapay zeka algoritmalarıyla birleştiren araştırmacılar, endüstriyel 3D baskı, diğer adıyla eklemeli imalat süreçleriyle üretilebilen yeni nesil malzemeler elde etti. Geliştirilen alaşımların ticari havacılık, savunma sanayii, nükleer enerji ve ağır sanayide kullanılması hedefleniyor.

Araştırmanın liderliğini yürüten ve Aşırı Ortamlar İçin Malzeme ve Üretim alanında Kanada Araştırma Kürsüsü Başkanı olan Prof. Yu Zou, jet motorlarının türbin kanatları ile nükleer santrallerin yüksek basınçlı buhar jeneratörleri gibi geleneksel paslanmaz çeliğin dayanamadığı alanlarda yüksek sıcaklık ve şok dalgalarına dirençli malzemelere büyük talep bulunduğunu söyledi. Zou, yapay zekanın trilyonlarca olası element bileşimi arasından en uygun seçeneklerin belirlenmesini sağladığını belirterek, “Jet motorlarının türbin kanatlarında ya da nükleer santrallerin yüksek basınçlı buhar jeneratörlerinde olduğu gibi, geleneksel paslanmaz çeliğin fiziksel olarak dayanamayacağı her noktada devasa sıcaklık ve şok dalgalarına direnebilecek materyallere yönelik muazzam bir kurumsal talep var. Yapay zeka, bu talebi karşılamak için bize trilyonlarca kombinasyon arasından en verimli olanı seçme gücü verdi” dedi.

OTONOM LABORATUVARLA KAPALI DÖNGÜ TEST SÜRECİ

Ağır sanayide kullanılan yüksek performanslı süper alaşımların büyük bölümü, nikel veya kobalt gibi tek bir ana elemente dayanıyor. Malzemenin mukavemetini artırmak amacıyla bu ana yapıya yaklaşık 10 farklı element düşük oranlarda ekleniyor. Ancak fiziksel testlerin yüksek maliyeti ve uzun sürmesi nedeniyle üç veya daha fazla ana elementten oluşan çok bileşenli alaşım formülleri bugüne kadar yeterince taranamadı. Prof. Zou ve ekibi, bu sorunu aşmak amacıyla yapay zekanın aktif öğrenme yönteminden yararlandı. Bilgisayarlı modelleme, makine öğrenimi ve robotik üretim hatlarını bir araya getiren ekip, insan müdahalesi olmadan çalışabilen otonom bir araştırma ve geliştirme laboratuvarı kurdu. Toronto Üniversitesi Hızlandırma Konsorsiyumu tarafından finanse edilen çalışmanın başyazarı doktora öğrencisi Ajay Talbot, yapay zekanın malzeme tasarımında kullanılmasındaki en büyük teknik ve mali zorluğun veri yetersizliği olduğunu belirtti.

Talbot, “Geleneksel makine öğrenimi modelleri eğitilmek için devasa büyüklükte verilere ihtiyaç duyar. Ancak haritalandırılmamış, tamamen yeni bir tasarım alanında çalışıyorsanız elinizde veri yoktur ve adeta kör uçuş yaparsınız. Biz, kendi yolunu stratejik olarak bulan veri açısından yalın modeller geliştirdik. Aktif öğrenme modelimiz, üreteceği birkaç prototipi kendi seçiyor, test ediyor ve çıkan finansal ve fiziksel sonuçları bir sonraki adıma girdi olarak besliyor. Bu kapalı döngü sistem, Ar-Ge süreçlerini yüzlerce kat hızlandırıyor” ifadelerini kullandı.

BİRKAÇ HAFTADA ALTI YENİ ALAŞIM

Araştırmacılar, geliştirilen yapay zeka platformunun performansını ölçmek için nikel, kobalt ve kromdan oluşan çok bileşenli bir sistem üzerinde çalıştı. Yapay zeka destekli otonom laboratuvar, birkaç hafta içinde ticari kullanım potansiyeline sahip altı yeni alaşım formülü belirledi. İlk alaşım, jet motorlarının ön bölümünde görülen ve sıcaklığın 600 dereceye ulaştığı ortamlarda delinme ve aşınmaya karşı dayanıklılık sağlamak üzere optimize edildi. Havacılık sektöründe bu alanda yaygın olarak kullanılan malzemelerden biri, nikel bazlı süper alaşım Inconel 625 olarak öne çıkıyor. Yapay zeka tarafından belirlenen yüzde 12 nikel, yüzde 62 kobalt ve yüzde 26 krom içeren üçlü alaşım, laboratuvar testlerinde 10’dan fazla elementin birleşiminden oluşan Inconel 625’e göre yüzde 4,5 daha yüksek performans gösterdi.

1000 DERECEDE YÜKSEK DAYANIKLILIK

Araştırmanın ikinci aşamasında, sıcaklığın 1000 dereceye kadar ulaştığı jet motorlarının arka egzoz bölgeleri ele alındı. Bu sıcaklıklarda metal yüzeylerinde oluşan oksit tabakası, malzemenin kimyasal olarak yanmasına ve hızla aşınmasına neden oluyor. Yapay zeka sistemi, bu soruna karşı yüzde 36 nikel, yüzde 14 kobalt ve yüzde 50 kromdan oluşan yeni bir formülasyon geliştirdi. Alaşım, yüksek sıcaklık altında gerçekleştirilen oksidasyon testlerinde mevcut endüstri standardı Inconel 625’e göre yüzde 85 daha yüksek dayanıklılık sergiledi. Ajay Talbot, elde edilen sonuçların çalışmaların başlangıç aşamasını oluşturduğunu belirterek, gelecekte 1200 derece sınırının aşılmasını hedeflediklerini söyledi. Araştırmacılar, sisteme 10 veya 12 farklı element daha ekleyerek yapay zekanın tarayabileceği tasarım alanını genişletmeyi planlıyor. Uzmanlar, kapalı döngü alaşım keşif platformunun ticari üretim hatlarına entegre edilmesiyle ağır sanayide kullanılan parçaların kullanım ömrünün uzatılabileceğini ve amortisman maliyetlerinin düşürülebileceğini öngörüyor.