麻省理工學(xué)院:深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)從外部探索材料的內(nèi)部
一種新方法可以僅基于有關(guān)外部條件的數(shù)據(jù)來提供有關(guān)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、空隙和裂縫的詳細(xì)信息。
也許你無法從封面上分辨出一本書，但根據(jù)麻省理工學(xué)院的研究人員的說法，你現(xiàn)在可以對各種材料做等效的事情，從飛機(jī)部件到醫(yī)療植入物。他們的新方法允許工程師通過觀察材料表面的特性來弄清楚內(nèi)部發(fā)生了什么。
該團(tuán)隊使用一種稱為深度學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)來比較有關(guān)材料外部力場和相應(yīng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的大量模擬數(shù)據(jù)，并用它來生成一個系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以從表面數(shù)據(jù)對內(nèi)部進(jìn)行可靠的預(yù)測。
研究結(jié)果發(fā)表在《先進(jìn)材料》雜志上，由博士生Zhenze Yang和土木與環(huán)境工程教授Markus Buehler撰寫。
“這是工程中一個非常普遍的問題，”Buehler解釋說。“如果你有一塊材料——也許是汽車上的一扇門或一架飛機(jī)——你想知道這種材料里面有什么，你可以通過拍攝圖像和計算你的變形來測量表面的應(yīng)變。但你不能真正看到材料的內(nèi)部。你能做到這一點(diǎn)的方法是切割它，然后看看里面是否有任何損壞。
他說，也可以使用X射線和其他技術(shù)，但這些技術(shù)往往很昂貴，需要笨重的設(shè)備?！八?，我們所做的基本上是提出一個問題：我們能否開發(fā)一種人工智能算法，可以查看表面發(fā)生的事情，我們可以很容易地看到使用顯微鏡或拍照，或者只是測量材料表面的東西，然后試圖弄清楚內(nèi)部到底發(fā)生了什么？”該內(nèi)部信息可能包括材料中的任何損壞、裂縫或應(yīng)力，或其內(nèi)部微觀結(jié)構(gòu)的細(xì)節(jié)。
他補(bǔ)充說，同樣的問題也適用于生物組織?！澳抢镉屑膊。蛘呓M織中有某種生長或變化嗎？”目的是開發(fā)一個能夠以完全非侵入性的方式回答此類問題的系統(tǒng)。
實現(xiàn)這一目標(biāo)涉及解決復(fù)雜性，包括“許多此類問題有多種解決方案”，Buehler說。例如，許多不同的內(nèi)部配置可能表現(xiàn)出相同的表面屬性。為了處理這種歧義，“我們創(chuàng)造了一些方法，基本上可以為我們提供所有的可能性，所有選項，這些方法可能會導(dǎo)致這種特定的[表面]場景。
他們開發(fā)的技術(shù)涉及使用大量有關(guān)表面測量和與之相關(guān)的內(nèi)部屬性的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工智能模型。這不僅包括均勻的材料，還包括不同材料的組合材料。“一些新飛機(jī)是由復(fù)合材料制成的，所以它們有不同相位的故意設(shè)計，”Buehler說?！爱?dāng)然，在生物學(xué)中也是如此，任何一種生物材料都將由多種成分制成，它們具有非常不同的特性，例如在骨骼中，你有非常柔軟的蛋白質(zhì)，然后你有非常堅硬的礦物質(zhì)。
他說，這項技術(shù)甚至適用于那些復(fù)雜性尚未完全理解的材料。“對于復(fù)雜的生物組織，我們并不確切了解它的行為，但我們可以測量這種行為。我們沒有理論，但如果我們收集了足夠的數(shù)據(jù)，我們就可以訓(xùn)練模型。
楊說，他們開發(fā)的方法廣泛適用?！八粌H限于固體力學(xué)問題，還可以應(yīng)用于不同的工程學(xué)科，如流體動力學(xué)和其他類型的學(xué)科。Buehler補(bǔ)充說，它可以用于確定各種特性，不僅僅是應(yīng)力和應(yīng)變，還有流體場或磁場，例如聚變反應(yīng)堆內(nèi)的磁場。它“非常普遍，不僅適用于不同的材料，也適用于不同的學(xué)科。
楊說，他初開始考慮這種方法是在研究一種材料上的數(shù)據(jù)時，他使用的部分圖像是模糊的，他想知道如何“填補(bǔ)模糊區(qū)域中缺失數(shù)據(jù)的空白”?！拔覀?nèi)绾位謴?fù)這些丟失的信息？”他想知道。進(jìn)一步閱讀，他發(fā)現(xiàn)這是一個普遍存在的問題的例子，稱為反向問題，試圖恢復(fù)丟失的信息。
開發(fā)該方法涉及一個迭代過程，讓模型做出初步預(yù)測，將其與相關(guān)材料的實際數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，然后進(jìn)一步微調(diào)模型以匹配該信息。在材料足夠了解能夠計算真實內(nèi)部特性的情況下，對所得模型進(jìn)行了測試，并且新方法的預(yù)測與這些計算特性非常匹配。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括表面的圖像，以及各種其他類型的表面屬性測量，包括應(yīng)力、電場和磁場。在許多情況下，研究人員使用基于對給定材料底層結(jié)構(gòu)的理解的模擬數(shù)據(jù)。即使一種新材料具有許多未知的特性，該方法仍然可以生成一個足夠好的近似值，為工程師提供有關(guān)如何進(jìn)行進(jìn)一步測量的一般方向的指導(dǎo)。
作為如何應(yīng)用這種方法的一個例子，Buehler指出，今天，飛機(jī)經(jīng)常通過用昂貴的方法（如X射線）測試一些代表性區(qū)域來檢查，因為測試整個飛機(jī)是不切實際的?！斑@是一種不同的方法，你可以用一種更便宜的方式來收集數(shù)據(jù)和進(jìn)行預(yù)測，”Buehler說?！叭缓竽憧梢詻Q定你想去哪里看，也許使用更昂貴的設(shè)備來測試它。
首先，他希望這種方法通過GitHub網(wǎng)站免費(fèi)提供給任何人使用，主要用于實驗室環(huán)境，例如用于軟機(jī)器人應(yīng)用的測試材料。
對于這樣的材料，他說，“我們可以測量表面上的東西，但我們不知道材料內(nèi)部很多時候發(fā)生了什么，因為它是由水凝膠或蛋白質(zhì)或生物材料制成的，用于致動器，并且沒有理論。因此，這是一個研究人員可以使用我們的技術(shù)來預(yù)測內(nèi)部情況的領(lǐng)域，并可能設(shè)計出更好的夾持器或更好的復(fù)合材料，“他補(bǔ)充道。
這項研究得到了美國陸軍研究辦公室、空軍科學(xué)研究辦公室、谷歌云平臺和麻省理工學(xué)院情報探索的支持。
