इंपीरियल कॉलेज लंदन के शोधकर्ताओं ने एक कम्प्यूटेशनल ढांचा तैयार किया है जो शुरू से ही अरेखीय यांत्रिक मेटामटेरियल डिजाइन करने की अनुमति देता है। यह उपकरण तनाव-विकृति लक्ष्यों से सूक्ष्म इकाई कोशिकाएँ उत्पन्न करने के लिए टोपोलॉजिकल ऑप्टिमाइजेशन का उपयोग करता है। एडवांस्ड इंजीनियरिंग मटेरियल्स में प्रकाशित यह कार्य, एयरोनॉटिक्स विभाग के चार्ली एवलिन, मैथ्यू सैंटर और रॉबर्ट ह्यूसन द्वारा विकसित किया गया था।
एक ही वर्कफ़्लो में संपर्क, बकलिंग और द्विस्थिरता 🛠️
यह ढांचा आंतरिक संपर्क, डिंपल बकलिंग और द्विस्थिरता को एक एकीकृत प्रक्रिया में शामिल करता है। डिज़ाइनर पूर्वनिर्धारित ज्यामिति या मशीन लर्निंग डेटासेट की आवश्यकता के बिना जटिल यांत्रिक प्रतिक्रियाओं वाली इकाई कोशिकाओं को संश्लेषित कर सकते हैं। टोपोलॉजिकल ऑप्टिमाइजेशन उन विन्यासों का पता लगाने की अनुमति देता है जिनके लिए पहले परीक्षण और त्रुटि की आवश्यकता होती थी, जो वांछित प्रतिक्रिया से अंतिम माइक्रोस्ट्रक्चर तक एक सीधा मार्ग प्रदान करता है।
पार्ट्स कैटलॉग को अलविदा, बिना प्रशिक्षण वाली AI को नमस्ते 🤖
अब तक, मेटामटेरियल डिजाइन करने का मतलब कैटलॉग में खोजना या किसी न्यूरल नेटवर्क के पिछले उदाहरणों से सीखने का इंतजार करना था। यह विधि कुछ अधिक क्रांतिकारी प्रस्तावित करती है: ज्यामिति को सीधे उस चीज़ से उत्पन्न करना जो आप चाहते हैं कि वह करे। जैसे पिज़्ज़ा ऑर्डर करना और ओवन का आटा, पनीर और ओवन का आविष्कार करना। हाँ, बिना इस बात पर निर्भर हुए कि डिलीवरी वाले ने पहले हज़ारों पिज़्ज़ा देखे हों।