TechSpotによると、トロント大学（カナダ）応用科学工学部の科学者らは、機械学習アルゴリズムを応用し、耐久性が高く軽量なナノマテリアルを作成したという。この技術は、自動車、航空、宇宙などの分野に大きな影響を与える可能性があります。

トビン・フィレター教授率いる研究チームは、わずか数百ナノメートルの大きさの特殊なナノ構造を設計した。これは非常に小さいため、人間の髪の毛の太さに達するには、100個以上のユニットを並べて並べる必要がある。これらの材料は小さな繰り返しブロックで構成されており、プロパティを柔軟にカスタマイズできます。

写真：UOFTエンジニアリングニュース

複雑な構造を持つナノマテリアルを最適化するために人工知能 (AI) が使用されたのはこれが初めてです。学術誌「 Advanced Materials 」に掲載された研究論文の筆頭著者であるピーター・セルズ氏によると、このアルゴリズムは既存の構造を再現するだけでなく、形状の変化から学習して新しい構造をより効率的に予測するという。

研究チームは2光子3Dプリンターを使用して材料のプロトタイプを作成し、マイクロスケールとナノスケールで最適化された炭素ナノ格子を製造することに成功しました。これらの設計は以前のモデルの 2 倍以上の強度を誇り、1 立方メートルの材料あたり最大 2.03 メガパスカルの応力に耐え、チタンの約 5 倍の強度を誇ります。

この材料の潜在的な用途は広く開かれています。フィレター教授は、航空業界がこれを利用して飛行機、ヘリコプター、宇宙船用の超軽量部品を製造できると考えている。研究チームは、航空機のチタン部品を新素材に置き換えると、置き換えた素材1キログラムあたり年間約80リットルの燃料を節約でき、航空業界からの炭素排出量の大幅な削減に貢献できると見積もっている。

このプロジェクトは、カールスルーエ工科大学（ドイツ）、MIT、ライス大学（米国）のパートナーが参加し、材料科学、機械学習、化学から力学まで多くの分野を組み合わせています。今後、研究チームは生産規模を拡大し、高い強度と剛性を維持しながら重量を削減する新しい材料マトリックスをテストしていきます。