de.wedoany.com-Bericht: Forscher der Fakultät für Ingenieurwissenschaften der Universität Toronto haben mithilfe einer KI-gestützten Entdeckungsplattform sechs neue Metalllegierungen entwickelt, die die Haltbarkeit von Bauteilen in extremen Umgebungen wie Düsentriebwerken und Kernkraftwerken verbessern können. Die Plattform identifizierte innerhalb weniger Wochen vielversprechende Legierungsrezepturen und verkürzte so die Suchdauer nach Hochleistungsmaterialien erheblich. Die neuen Legierungen eignen sich zudem für den 3D-Metalldruck, um komplexe Bauteile herzustellen, die mit herkömmlichen Verfahren nur schwer realisierbar sind.
Die Studie wurde von Yu Zou, Inhaber des Canada Research Chair in Materials and Manufacturing for Extreme Environments, geleitet und in Zusammenarbeit mit Jason Hattrick-Simpers durchgeführt. Das Team baute ein automatisiertes Fertigungssystem auf, das Computermodellierung, maschinelles Lernen und Robotik integriert. Die verwendete Methode, das sogenannte aktive Lernen, funktioniert wie ein autonomes Labor: Anstatt Tausende von Metallkombinationen manuell zu testen, wählt das System selbstständig die vielversprechendsten Kandidaten aus, fertigt und testet sie und führt die Ergebnisse zurück, um nachfolgende Experimente zu steuern.
Das Projekt wurde teilweise vom Acceleration Consortium der Universität Toronto unterstützt. Dieses nutzt KI und Automatisierung, um die Entdeckung neuer Materialien zu beschleunigen. Die meisten KI-Systeme sind auf große Mengen experimenteller Daten angewiesen, um genaue Vorhersagen zu treffen – eine Einschränkung, die besonders bei der Untersuchung bisher ungetesteter Materialien zum Tragen kommt. Ajay Talbot, Doktorand und Erstautor der Studie, erklärte, dass das Team zur Lösung des Datenmangels ein datenreduzierendes Modell einsetzte: „Unser aktives Lernmodell wählt strategisch Proben aus, die gefertigt und getestet werden, und führt die experimentellen Daten zurück in das Modell, um die nächsten Schritte zu leiten. Das hat die Geschwindigkeit tatsächlich erhöht.“
Zur Demonstration des Systems konzentrierten sich die Forscher auf Legierungen mit komplexer Zusammensetzung aus Nickel, Kobalt und Chrom. Innerhalb weniger Wochen identifizierte die automatisierte Plattform sechs leistungsstarke neue Legierungsrezepturen. Eine davon wurde für die Beständigkeit gegen Durchstoßen bei Temperaturen bis zu 1.112 °F (600 °C) optimiert – was der Arbeitsumgebung im vorderen Bereich eines Düsentriebwerks entspricht. Der Industriestandard in diesem Bereich sind Nickelbasislegierungen wie Inconel 625. Das Team fand jedoch eine Legierung aus 12 % Nickel, 62 % Kobalt und 26 % Chrom, die bei extrem hohen Temperaturen eine herausragende Härte beibehielt. In Labortests übertraf diese Legierung mit nur drei Elementen die Härte von Inconel 625, das mehr als ein Dutzend Elemente enthält, um 4,5 %. Darüber hinaus entwickelte das Team eine weitere Legierung, die speziell für den heißen Bereich von Düsentriebwerken (Temperaturen bis zu 1.832 °F, also 1.000 °C) ausgelegt ist. Talbot wies darauf hin, dass die Bildung von Oxidschichten bei hohen Temperaturen zu Materialverlust führt. Eine Legierung aus 36 % Nickel, 14 % Kobalt und 50 % Chrom zeigte bei diesen hohen Temperaturen eine um 85 % bessere Oxidationsbeständigkeit als Inconel 625. Das langfristige Ziel des Teams ist es, die Arbeitstemperatur auf bis zu 2.192 °F (1.200 °C) zu steigern.
Die Forscher betonen, dass die aktuellen Legierungen frühe Beispiele für die KI-gesteuerte Entdeckungsplattform sind. Das Nickel-Kobalt-Chrom-System umfasst nur drei Elemente, und Talbot sieht darin einen Beleg für die Wirksamkeit der gesamten geschlossenen Entdeckungsplattform. Im nächsten Schritt soll die Komplexität erhöht werden, indem Legierungssysteme mit möglicherweise 10 bis 12 verschiedenen Elementen erforscht werden, um unterschiedliche Verstärkungsmechanismen und weitere nützliche Eigenschaften zu erzielen. Die Forschungsergebnisse wurden in der Fachzeitschrift npj Advanced Manufacturing veröffentlicht.
