پیش‌نویس:کاربرد هوش مصنوعی در علم مواد

مقدمه:

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) در سال ‌های اخیر به یکی از مهمترین ابزارهای پژوهشی در علم و مهندسی مواد تبدیل شده است. برخلاف روش ‌های سنتی که توسعه و ارزیابی مواد جدید به آزمایش‌ های متعدد و زمان طولانی نیاز داشت، الگوریتم‌ های هوش مصنوعی می‌‌توانند با تحلیل حجم زیادی از داده ‌های آزمایشگاهی و محاسباتی، الگوهای پنهان را شناسایی کرده و فرایند طراحی، پیش ‌بینی و بهینه ‌سازی مواد را با سرعت و دقت بیشتری انجام دهند. امروزه این فناوری در بخش‌ های مختلف علم مواد، از کشف مواد جدید گرفته تا پیش‌ بینی خواص، کنترل کیفیت و بهینه‌ سازی فرایند های تولید، کاربرد گسترده‌ای پیدا کرده است. در ادامه، چند نمونه از مهم‌ ترین کاربردهای هوش مصنوعی در مهندسی مواد بر اساس پژوهش ‌های اخیر معرفی می‌شود.

1- تشخیص عیوب ریخته گری:

در سال‌های اخیر، استفاده از یادگیری عمیق (Deep Learning) تحول چشمگیری در تشخیص عیوب سطح فولاد ایجاد کرده است. در گذشته، این فرایند عمدتاً بر استخراج دستی ویژگی‌های تصاویر و استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی متکی بود، اما امروزه روش‌های سرتاسری (End-to-End) مبتنی بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) جایگزین بسیاری از این روش‌های سنتی شده‌اند. علاوه بر این، به‌کارگیری شبکه‌های سبک‌وزن، تلفیق ویژگی‌های چندمقیاسی و یادگیری نیمه‌نظارتی، موجب افزایش دقت و کارایی سیستم‌های تشخیص عیب شده است.

در میان الگوریتم‌های مطرح، خانواده R-CNN از روش‌های تشخیص دومرحله‌ای (Two-stage) محسوب می‌شود که ابتدا نواحی مشکوک به وجود عیب را شناسایی کرده و سپس آن‌ها را طبقه‌بندی می‌کند. در مقابل، خانواده YOLO به‌عنوان یکی از شناخته‌شده‌ترین الگوریتم‌های تشخیص تک‌مرحله‌ای (One-stage)، کل تصویر را به‌صورت هم‌زمان پردازش کرده و موقعیت کادرهای محصورکننده (Bounding Boxes) و نوع عیب را پیش‌بینی می‌کند. این ویژگی باعث شده است که YOLO از سرعت بالایی برخوردار باشد و برای کاربردهای بلادرنگ (Real-time) در خطوط تولید فولاد گزینه‌ای مناسب به شمار رود.
بندانگشتی

2- پیش‌بینی خواص مکانیکی فولادها:

یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت فولاد، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خواص مکانیکی محصولات بر اساس ترکیب شیمیایی مواد اولیه و پارامترهای فرآیند تولید است. این الگوریتم‌ها با تحلیل داده‌های تولید، امکان پیش‌بینی دقیق‌تر خواص نهایی فولاد را فراهم می‌کنند. در نتیجه، صنایع فولادسازی می‌توانند فرآیند تولید را به گونه‌ای بهینه کنند که علاوه بر کاهش ضایعات، یکنواختی و کیفیت محصول نیز افزایش یابد.

برای تحقق این هدف، یک گردش کار جهت تحلیل داده‌های فرآیند طراحی شده است که با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین، داده‌ها را به‌صورت برخط (Online) پردازش می‌کند. این رویکرد امکان استفاده مستقیم از نتایج مدل را در حین تولید فراهم کرده و به بهبود سرعت و دقت تصمیم‌گیری در فرآیند ساخت کمک می‌کند.
بندانگشتی

3- مدل‌ های تحلیل معکوس در طراحی مواد فولادی

در علم و مهندسی مواد، بررسی ارتباط میان فرایند تولید، ریزساختار و خواص مواد از مهم‌ترین مباحث به شمار می‌رود. در گذشته، این روابط عمدتاً به‌صورت تحلیل مستقیم مورد بررسی قرار می‌گرفت، اما با پیشرفت روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، امکان تحلیل معکوس این ارتباطات نیز برای طیف گسترده‌ای از مواد فراهم شده است. به همین دلیل، امروزه می‌توان ریزساختارهای مناسب را برای دستیابی به خواص موردنظر پیشنهاد کرد و سپس فرایندهای تولید لازم برای ایجاد آن‌ها را تعیین نمود. این رویکرد که بر توسعه مواد مبتنی بر داده استوار است، نقش مهمی در طراحی مواد جدید ایفا می‌کند.

روابط میان فرایند، ریزساختار و خواص را می‌توان در سه گروه شامل «فرایند به ریزساختار»، «فرایند به خواص» و «ریزساختار به خواص» طبقه‌بندی کرد. هر یک از این مدل‌ها متناسب با هدف پژوهش، مزایا و محدودیت‌های خاص خود را دارند. برای مثال، مدل ترکیبی CNN-ANN در استخراج دقیق ویژگی‌ها عملکرد مطلوبی دارد، در حالی که مدل GAN-CGAN با استفاده از بهینه‌سازی بیزی، امکان طراحی مجازی مواد را بهبود می‌بخشد. همچنین، مدل بهینه‌سازی چندهدفه شرایط بهینه فرایند را شناسایی می‌کند و مدل موازی‌سازی ریزساختار–فرایند نیز تعامل میان فرایندهای تولید و ریزساختار مواد را به شکل مؤثری مدیریت می‌کند.

توسعه و بهبود مستمر این مدل‌ها، نقش مهمی در پیشرفت مواد مبتنی بر داده (Data-driven Materials) دارد و مسیر دستیابی به طراحی بهینه مواد را هموارتر می‌کند. با این حال، برای افزایش کارایی این روش‌ها لازم است دقت مدل‌ها ارتقا یافته و دامنه کاربرد آن‌ها با در نظر گرفتن محدودیت‌های واقعی فرایندهای تولید گسترش یابد. انتظار می‌رود نتایج حاصل از تحلیل معکوس (Inverse Analysis)، علاوه بر بهبود خواص مواد فولادی، زمینه را برای توسعه کاربردهای جدید این مواد در صنایع مختلف فراهم کند.

4- بخش ‌بندی و طبقه ‌بندی ریز ساختار های پیچیده فولادی

ریز ساختار (Microstructure) به ساختار داخلی یک ماده گفته می‌شود که علاوه بر نشان دادن تاریخچه و نحوه فرآوری آن، نقش اساسی در تعیین خواص فیزیکی و شیمیایی ماده دارد. به همین دلیل، ریزساختار را می‌توان مهم‌ترین منبع اطلاعات درباره رفتار و عملکرد یک ماده دانست. ویژگی‌هایی مانند نوع فازها، نحوه توزیع، شکل و اندازه آن‌ها تأثیر مستقیمی بر خواص نهایی ماده دارند؛ ازاین‌رو، تحلیل دقیق ریزساختار برای درک ارتباط میان فرآیند تولید، ریزساختار و خواص مواد ضروری است.

در سال‌های اخیر، جامعه علم و مهندسی مواد (MSE) به‌تدریج از رویکرد تجربی مبتنی بر «ارتباط فرآیند و خواص» فاصله گرفته و به سمت طراحی و توسعه مواد بر پایه ریزساختار حرکت کرده است. در نتیجه، شناسایی ویژگی‌ها (Characterization)، تحلیل و کمی‌سازی ریزساختار اهمیت بیشتری پیدا کرده‌اند. شناخت دقیق ریزساختار نه‌تنها در کنترل و تضمین کیفیت محصولات مؤثر است، بلکه در پژوهش و توسعه نیز به بهینه‌سازی مواد و فرآیندهای تولید کمک می‌کند. همچنین، با افزایش چالش‌های زیست‌محیطی، محدودیت منابع و حرکت صنایع به سوی اقتصاد چرخشی (Circular Economy)، بهینه‌سازی مواد و فرآیندهای تولید بیش از گذشته اهمیت یافته است.

با وجود پیشرفت فناوری، تحلیل ریزساختار در بسیاری از موارد هنوز به‌صورت دستی انجام می‌شود و اغلب تنها اطلاعات کیفی در اختیار پژوهشگران قرار می‌دهد. این موضوع، تحلیل ریزساختار را به یکی از چالش‌های اصلی در توسعه مواد و کنترل فرآیندهای مبتنی بر ریزساختار تبدیل کرده است. به‌طور معمول، این فرآیند شامل آماده‌سازی متالوگرافی، ایجاد کنتراست، قطعه‌بندی (Segmentation) اجزای ریزساختار و در نهایت کمی‌سازی و طبقه‌بندی آن‌ها است.

در سال‌های اخیر، یادگیری ماشین (ML) به‌ویژه در مراحل پایانی تحلیل ریزساختار، توانسته است عملکرد بسیار مؤثری از خود نشان دهد. این فناوری که امروزه در بسیاری از کاربردهای بینایی ماشین، از جمله تشخیص موانع در خودروهای خودران، مورد استفاده قرار می‌گیرد، قادر است مسائلی را که با روش‌های مبتنی بر قواعد به‌سختی قابل حل هستند، به‌صورت خودکار پردازش کند. ازاین‌رو، استفاده از یادگیری ماشین در تحلیل ریزساختار نیز به‌سرعت گسترش یافته است.

نخستین پژوهش‌های مرتبط با کاربرد یادگیری ماشین (ML) در تحلیل ریزساختار حدود ۱۵ سال پیش و با هدف طبقه‌بندی مورفولوژی‌های مختلف گرافیت در چدن آغاز شد. پس از آن، معرفی روش‌های جدید نمایش ریزساختار و به‌کارگیری یادگیری عمیق (DL) توسط پژوهشگرانی مانند Gola، Azimi و دیگران، نقش مهمی در توسعه این حوزه ایفا کرد. امروزه، روش‌های یادگیری ماشین در کاربردهای متنوعی برای تحلیل ریزساختار مورد استفاده قرار می‌گیرند. هرچند بیشترین پژوهش‌ها بر روی مواد فلزی، به‌ویژه فولاد، متمرکز بوده‌اند، اما مطالعاتی نیز درباره فلزات غیرآهنی مانند مس، تیتانیوم و مواد مغناطیسی انجام شده است. در مقابل، استفاده از این روش‌ها برای تحلیل ریزساختار مواد غیرفلزی هنوز محدود است.

5- کشف مواد مبتنی بر یادگیری ماشین:

آزمایشگاه‌های خودکار که از هوش مصنوعی (AI) و سامانه‌های رباتیک بهره می‌برند، در سال‌های اخیر نقش مهمی در تحول شیمی و علم مواد ایفا کرده‌اند. این آزمایشگاه‌ها قادرند با حداقل دخالت انسان، مراحل مختلف از جمله انجام آزمایش‌ها، تحلیل داده‌ها و بهینه‌سازی فرآیندها را به‌صورت خودکار انجام دهند. به همین دلیل، این سامانه‌ها که از آن‌ها با عنوان «دانشمندان رباتیک» نیز یاد می‌شود، سرعت کشف مواد جدید را افزایش داده، شرایط بهینه سنتز را شناسایی می‌کنند و کارایی فرآیندهای غربالگری با بازده بالا را بهبود می‌بخشند.

یکی از کاربردهای مهم این فناوری، استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی مواد با ارزش افزوده حاصل از جریان‌های پسماند صنعتی است. این مدل‌ها با تحلیل داده‌ها، مواد اولیه ثانویه‌ای را که دارای خواص مناسب برای کاربردهای مختلف هستند شناسایی می‌کنند. همچنین، ترکیب هوش مصنوعی (AI) با آزمایشگاه‌های رباتیک، امکان انتقال سریع‌تر نتایج از مقیاس آزمایشگاهی به تولید صنعتی را فراهم می‌سازد. این قابلیت در توسعه محصولاتی مانند غشاهای تصفیه آب، مواد جاذب دی‌اکسید کربن و کاتالیزورهای مورد استفاده در فناوری‌های انرژی پاک، اهمیت ویژه‌ای دارد.

6- مدل‌ های طراحی با کمک یادگیری ماشین برای توسعه مواد با عملکرد بالا

در طراحی مواد با استفاده از یادگیری ماشین (ML)، یکی از مهم‌ترین مراحل، انتخاب پارامترهای کلیدی سیستم است. این پارامترها علاوه بر اینکه بر خواص ماکروسکوپی مواد تأثیر می‌گذارند، نقش تعیین‌کننده‌ای در ترکیب شیمیایی، ریزساختار و فرآیند تولید نیز دارند. انتخاب صحیح این عوامل باعث می‌شود ورودی‌ها و خروجی‌های مدل به‌طور دقیق‌تری تعریف شوند و در نتیجه، دقت پیش‌بینی مدل‌های یادگیری ماشین در طراحی و توسعه مواد جدید با عملکرد بالا به میزان قابل توجهی افزایش یابد.

به‌طور کلی، توسعه یک مدل طراحی مبتنی بر یادگیری ماشین (ML) شامل شش مرحله اصلی است. این مراحل شامل ایجاد پایگاه داده، تعیین پارامترهای کلیدی، آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین، طراحی مواد جدید با استفاده از مدل آموزش‌دیده، راستی‌آزمایی خواص مواد از طریق آزمایش‌های تجربی و در نهایت، افزودن داده‌های جدید به پایگاه داده برای آغاز یک چرخه یادگیری جدید است. چارچوب کلی این فرآیند در شکل زیر نمایش داده شده است. با تکرار این چرخه، مدل به‌تدریج ارتباط میان داده‌های ورودی و نتایج خروجی را با دقت بیشتری یاد می‌گیرد و در نتیجه، سرعت و کارایی فرآیند تحقیق، طراحی و توسعه مواد جدید به شکل قابل توجهی افزایش می‌یابد.
بندانگشتی

یکی از مهم‌ترین نمونه‌های کاربرد یادگیری ماشین (ML) در طراحی مواد، آلیاژهای آنتروپی بالا (HEA) هستند. برخلاف آلیاژهای متداول که معمولاً بر پایه یک یا دو عنصر اصلی ساخته می‌شوند، این آلیاژها از چندین عنصر اصلی با نسبت‌های مولی برابر یا نابرابر تشکیل شده‌اند. همین ویژگی باعث ایجاد فضای ترکیبی بسیار وسیعی می‌شود که امکان طراحی آلیاژهایی با خواص مکانیکی و عملکردی برتر را فراهم می‌کند. با این وجود، گستردگی این فضای ترکیبی و محدود بودن داده‌های موجود در پایگاه‌های اطلاعاتی، طراحی آلیاژهای جدید HEA را به یکی از چالش‌های مهم مهندسی مواد تبدیل کرده است.

برای غلبه بر این محدودیت، Wen و همکارانش با استفاده از مجموعه‌ای از پارامترهای کلیدی مانند نسبت الکترون‌های سیار (e/a)، عدم تطابق مدول، تابع کار و سایر شاخص‌های مؤثر، ساختار فازی آلیاژهای HEA در سیستم Al-Co-Cr-Cu-Fe-Ni را مورد بررسی قرار دادند. آن‌ها با تکیه بر پایگاه داده‌ای شامل ۱۵۵ نمونه، توانستند ارتباط مناسبی میان ترکیب شیمیایی به‌عنوان ورودی و مقدار میکروسختی (HV) به‌عنوان خروجی در مدل‌های یادگیری ماشین (ML) ایجاد کنند. سپس با تلفیق مدل یادگیری ماشین و اصول طراحی آزمایش، راهبردی برای طراحی آلیاژهای جدید ارائه شد که نتیجه آن شناسایی آلیاژهایی با سختی بالاتر بود. نتایج نشان داد از میان ۴۲ ترکیب پیشنهادی، ۳۵ آلیاژ سختی بیشتری نسبت به بیشترین مقدار موجود در داده‌های اولیه داشتند و سختی ۱۷ آلیاژ نیز بیش از ۱۰ درصد از بیشترین مقدار موجود در مجموعه داده آموزشی فراتر رفت. این نتایج نشان می‌دهد استفاده هم‌زمان از ترکیب شیمیایی و پارامترهای کلیدی، عملکرد بهتری نسبت به رویکردی دارد که تنها بر ترکیب شیمیایی تکیه می‌کند.

در پژوهشی دیگر، Liu و همکارانش روشی با بازده بالا (High-throughput) و مبتنی بر یادگیری ماشین (ML) برای توسعه آلیاژهای آنتروپی بالای فوق‌سخت Co-Cr-Ti-Mo-W با نسبت‌های غیرهم‌مولار ارائه کردند. این روش نسبت به شیوه‌های مرسوم، علاوه بر کاهش چشمگیر هزینه‌ها، قابلیت افزایش کارایی کلی فرآیند را تا حدود ۱۰۰ برابر دارد. مدل نهایی یادگیری ماشین (ML) که با استفاده از ۱۳۸ داده تجربی آموزش داده شد، توانست سختی آلیاژها را در بازه‌های HV > 800، HV = 600–800 و HV < 600 به‌ترتیب با میانگین خطای نسبی ۵٫۳، ۶٫۳ و ۱۵٫۴ درصد پیش‌بینی کند. همچنین، به کمک آزمایش‌های هدایت‌شده توسط یادگیری ماشین، ۱۴ آلیاژ آنتروپی بالای فوق‌سخت با HV > 900 شناسایی شدند. افزون بر این، چندین مدل یادگیری ماشین (ML) برای پیش‌بینی سختی ۳۸۷۶ آلیاژ فرضی که کل فضای ترکیبات را پوشش می‌دادند به کار گرفته شد. نتایج این تحلیل، ارتباط میان ترکیب شیمیایی و سختی را آشکار کرد و نشان داد پارامترهایی مانند غلظت الکترون‌های ظرفیت (VEC)، دمای ذوب (Tm)، آنتالپی اختلاط (ΔH)، آنتروپی اختلاط (ΔS) و اختلاف اندازه اتمی (δ) از مهم‌ترین عوامل مؤثر بر سختی این آلیاژها هستند.

علاوه بر سختی مکانیکی، برخی خواص ترمودینامیکی مانند ضریب انبساط حرارتی (TEC) نیز در طراحی و کاربرد آلیاژهای آنتروپی بالا اهمیت زیادی دارند. از این رو، Rao و همکارانش برای تسریع فرآیند طراحی آلیاژهای اینوار (Invar) با آنتروپی بالا، راهبردی مبتنی بر «یادگیری فعال» ارائه کردند. هدف این روش، جست‌وجوی ترکیبات مناسب در فضای ترکیبی بسیار گسترده این آلیاژها بود؛ فضایی که حتی با وجود محدود بودن داده‌های در دسترس نیز می‌تواند به‌طور مؤثر مورد بررسی قرار گیرد.

این راهبرد به‌صورت یک سامانه حلقه‌بسته عمل می‌کند و یادگیری ماشین را با نظریه تابعی چگالی (DFT)، محاسبات ترمودینامیکی و اعتبارسنجی تجربی در یک چارچوب واحد ترکیب می‌کند. این تلفیق، امکان پیش‌بینی دقیق خواص آلیاژها را در دامنه وسیعی از ترکیبات فراهم می‌سازد. در نهایت، پس از پردازش و مشخصه‌یابی ۱۷ آلیاژ جدید از میان میلیون‌ها ترکیب احتمالی، دو آلیاژ اینوار با آنتروپی بالا شناسایی شدند که دارای ضریب انبساط حرارتی (TEC) بسیار پایین، در حدود (2 \times 10^{-6}) بر کلوین در دمای ۳۰۰ کلوین بودند. این نتایج نشان می‌دهد که استفاده از یادگیری ماشین، حتی در شرایطی که داده‌های اولیه محدود هستند، می‌تواند فرآیند طراحی آلیاژهای جدید را با سرعت و دقت بیشتری امکان‌پذیر سازد.

مراجع:

 Feiyu Chen and et al, "A Review of Deep Learning-Based Steel Surface Defect Detection", April 2025Academic Journal of Science and Technology 15(1):198-202
 Valerio Zippo and et al, "Development of a Self-Updating System for the Prediction of Steel Mechanical Properties in a Steel Company by Machine Learning Procedures", Technologies 2025, 13(2), 75
 Yoshitaka Adachi and et al, "A review on inverse analysis models in steel material design", Materials Genome Engineering Advances 08 December 2024 https://doi.org/10.1002/mgea.71
 Martin Müller and et al, "Overview: Machine Learning for Segmentation and Classification of Complex Steel Microstructures", Metals 2024, 14(5), 553; https://doi.org/10.3390/met14050553
 Dilshod Nematov and et al, "Machine learning-driven materials discovery: Unlocking next-generation functional materials", Computational Condensed Matter Volume 45, December 2025, e01139
 Junhao Yuan and et al,"Applications of machine learning method in high-performance materials design: a review", J Mater Inf 2024;4:14