Un equipo dirigido por investigadores de la Universidad de Nagoya en Japón predijo con éxito la orientación de los cristales mediante la enseñanza de una inteligencia artificial (IA) utilizando fotografías ópticas de materiales policristalinos. Los resultados se publicaron en APL Machine Learning.
Los cristales son un componente vital de muchas máquinas. Los materiales familiares utilizados en la industria contienen componentes policristalinos, incluidas aleaciones metálicas, cerámicas y semiconductores. Como los policristales están formados por muchos cristales, tienen una microestructura compleja y sus propiedades varían mucho según la orientación de los granos de cristal. Esto es especialmente importante para los cristales de silicio que se utilizan en las células solares, los teléfonos inteligentes y las computadoras.
« Para obtener un material policristalino que pueda usarse de manera efectiva en la industria, se requiere el control y la medición de la distribución de la orientación del grano », dijo la profesora Noritaka Usami. « Sin embargo, esto se ve obstaculizado por el costoso equipo y las técnicas actuales necesarias para medir muestras de gran área ».
Un equipo de la Universidad de Nagoya formado por el profesor Usami (él, él) de la Escuela de Graduados en Ingeniería y el profesor Hiroaki Kudo (él, él) de la Escuela de Graduados en Informática, en colaboración con RIKEN, han aplicado un modelo de aprendizaje automático que evalúa las fotografías tomadas iluminando la superficie de un material de silicio policristalino desde varias direcciones. Descubrieron que la IA predijo con éxito la distribución de la orientación del grano.
“El tiempo requerido para esta medición fue de alrededor de 1,5 horas para tomar fotografías ópticas, entrenar el modelo de aprendizaje automático y predecir la orientación, que es mucho más rápido que las técnicas convencionales, que tardan alrededor de 14 horas”, dijo Usami. « También permite la medición de materiales de gran superficie que eran imposibles con los métodos convencionales ».
Usami tiene grandes esperanzas en el uso de la técnica del equipo en la industria. « Esta es una tecnología que revolucionará el desarrollo de materiales », dijo Usami. « Esta investigación está destinada a todos los investigadores e ingenieros que desarrollan materiales policristalinos. Sería posible fabricar un sistema de análisis de orientación de materiales policristalinos que empaquete una recopilación de datos de imágenes y un modelo de predicción de orientación de cristales basado en aprendizaje automático. Esperamos que muchas empresas tratar con materiales policristalinos instalaría dicho equipo ».