" Американские ученые из Массачусетского технологического института (MIT) и Университета Дьюка разработали инновационный метод усиления прочности пластиков с помощью искусственного интеллекта. Используя модель машинного обучения, они исследовали тысячи молекул-механофоров — соединений, которые способны усилить полимерные материалы за счет распределения нагрузки и предотвращения разрушения. Это позволяет пластику выдерживать значительно большие механические воздействия, не ломаясь.
Экспериментально нейросеть выявила молекулы на основе ферроцена, которые увеличивают устойчивость пластика к разрыву в четыре раза. Один из новых материалов, m-TMS-Fc, продемонстрировал выдающиеся характеристики, выдерживая значительно большую силу по сравнению с обычными пластиковыми изделиями. Ученые объясняют это тем, что слабые связи в молекулах распределяют энергию удара, предотвращая образование трещин. Тестирование показало, что такой пластик может деформироваться под нагрузкой, но быстро восстанавливается.
Это открытие может революционизировать производство полимеров, делая изделия более долговечными и надежными при меньших затратах на сырье и уменьшая экологический след. Результаты исследования опубликованы в журнале ACS Central Science, что подчеркивает их значимость для научного сообщества и промышленности. По словам ведущего автора, интеграция ИИ ускорила процесс, который традиционно занимал годы.
Применение таких материалов может существенно улучшить качество бытовых товаров, компонентов для машин и электроники, а также увеличить ресурсоэффективность в строительстве и медицине. Например, в автомобилестроении это позволит создавать более легкие и прочные детали, снижая вес транспортных средств и расход топлива. В медицине — протезы и импланты с повышенной износостойкостью. Ученые считают, что интеграция ИИ в процесс создания новых материалов открывает новые горизонты для науки и бизнеса, потенциально снижая глобальное потребление пластика за счет его долговечности.
Однако эксперты отмечают вызовы: производство таких материалов требует точного контроля, а ИИ-модели нуждаются в огромных данных для обучения. В контексте глобального тренда на устойчивость, это открытие вписывается в усилия по снижению отходов. Аналитики прогнозируют, что к 2030 году рынок "умных" полимеров вырастет до $50 млрд, с ИИ как ключевым драйвером.
