Команда недавно опубликовала статью, в которой подробно излагает свои выводы: «Создание прочного антизапотевания, омнифобного сверхпропускающего, сверхчистого наноструктурированного стекла с помощью байесовского обучения и оптимизации» в журнале Materials Horizons (doi: 10.1039 / C9MH00589G). Недавно они представили эту работу на конференции ICML в теме «Изменение климата: как ИИ может помочь?" цех.
Наноструктурированное стекло имеет случайные наноструктуры, такие как крыло стеклянной бабочки, которые меньше длины волны видимого света. Это позволяет стеклу иметь очень высокую прозрачность 99.5%, когда случайные наноструктуры находятся по обе стороны стекла. Эта высокая прозрачность может снизить яркость и потребляемую мощность дисплеев, что может, например, продлить срок службы батареи. Стекло обладает антибликовым покрытием при больших углах обзора, улучшая углы обзора.
Стекло также имеет слабую матовость, менее 0.1%, что дает очень четкие изображения и текст.
«Стекло обладает суперомнифобностью, что означает, что оно отталкивает широкий спектр жидкостей, таких как апельсиновый сок, кофе, вода, кровь и молоко», – объясняет Саджад Хаганифар, ведущий автор статьи и докторант в области промышленной инженерии в Питте. "Стекло также защищает от запотевания, поскольку конденсат имеет тенденцию легко скатываться с поверхности, а обзор через стекло остается беспрепятственным. Наконец, наноструктурированное стекло устойчиво к истиранию благодаря своим свойствам самовосстановления – шлифовка поверхности грубой губкой повреждает покрытие, но нагревание восстанавливает его первоначальную функцию."
Природные поверхности, такие как листья лотоса, глаза бабочки и крылья бабочки, обладают омнифобными свойствами, которые делают их самоочищающимися, устойчивыми к бактериям и водоотталкивающими свойствами – адаптацией для выживания, которая развивалась на протяжении миллионов лет. Исследователи давно черпают вдохновение в природе, чтобы воспроизвести эти свойства в синтетическом материале и даже улучшить их.
Хотя команда не могла полагаться на эволюцию для достижения этих результатов, вместо этого они использовали машинное обучение.
«Что-то важное в исследованиях наноструктурированного стекла, в частности, то, что мы заключили партнерство с SigOpt, чтобы использовать машинное обучение для создания нашего конечного продукта», – говорит Пол Леу, доктор философии, доцент кафедры промышленной инженерии, чья лаборатория проводила исследование.
Доктор. Леу имеет второстепенные должности в области машиностроения, материаловедения и химического машиностроения. "Когда вы создаете что-то подобное, вы не начинаете с большого количества данных, и каждая проба занимает много времени. Мы использовали машинное обучение, чтобы предложить переменные, которые нужно изменить, и в результате нам потребовалось меньше попыток создать этот материал."
"Байесовская оптимизация и активный поиск – идеальные инструменты для эффективного изучения баланса между прозрачностью и омнифобностью, то есть без необходимости создания тысяч фальсификаций, требующих сотен дней."сказал Майкл МакКорт, доктор философии, инженер-исследователь SigOpt. Болонг Ченг, доктор философии, научный сотрудник SigOpt, добавил: «Стратегии машинного обучения и искусственного интеллекта актуальны только тогда, когда они решают реальные проблемы; мы рады возможности сотрудничать с Питтсбургским университетом, чтобы использовать возможности байесовского активного обучения в новое приложение."
«Создание прочного, не запотевшего, омнифобного сверхпропускающего, сверхчистого наноструктурного стекла, вдохновленного стеклянным крылом-бабочкой, посредством байесовского обучения и оптимизации» было соавтором Саджада Хаганифара и Пола Леу из инженерной школы Свансона Питта; Майкл МакКорт и Болонг Ченг из SigOpt; и Пол Охдницки и Джеффри Вуэншелл из U.S.
Национальная энергетическая лаборатория Министерства энергетики.
Проект частично поддержан премией Национального научного фонда CAREER.