پیش‌نویس:هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در آلیاژ های با آنتروپی بالا

گسترش روش‌های محاسباتی در علم مواد، شیوه طراحی و توسعه آلیاژهای آنتروپی بالا را دگرگون کرده است. استفاده هم‌زمان از شبیه‌سازی‌های رایانه‌ای، مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و داده‌های تجربی، امکان بررسی سریع‌تر رفتار این آلیاژها و تحلیل ارتباط میان ترکیب شیمیایی، ریزساختار و خواص نهایی را فراهم می‌سازد. در این میان، الگوریتم‌های یادگیری ماشین به عنوان یکی از مهم‌ترین ابزارهای داده‌محور، قابلیت پیش‌بینی تشکیل فازها، ارزیابی ویژگی‌های مواد و هدایت فرآیند طراحی آلیاژهای جدید را با سرعت و کارایی بیشتری نسبت به بسیاری از روش‌های متداول فراهم کرده‌اند.

 آلیاژهای آنتروپی بالا و چالش های طراحی آنها 
آلیاژهای آنتروپی بالا به دلیل خواص مکانیکی استثنایی خود و همچنین فضای ترکیبی بسیار گسترده برای توسعه آلیاژهای جدید، توجه قابل‌توجهی را به خود جلب کرده‌اند. با این حال، درک سازوکارهای فیزیکی نوظهور آن‌ها و بهره‌برداری از این سازوکارها برای طراحی آلیاژهای جدید، به دلیل پیچیدگی شیمیایی بالای این مواد با چالش‌های اساسی مواجه است. این پیچیدگی، چالش‌های مهمی را برای مدل‌سازی نظری ایجاد می‌کند؛ از جمله نیاز به توصیف دقیق برهم‌کنش‌های اتمی برای شبیه‌سازی‌های اتمی و همچنین توسعه مدل‌های ماکروسکوپی قابل اعتماد برای غربالگری سریع تعداد بسیار زیادی از آلیاژهای پیشنهادی. یادگیری ماشین با توانایی خود در نمایش روابط پیچیده، راهکاری امیدوارکننده برای غلبه بر این چالش‌ها ارائه می‌دهد.[1]

آلیاژهای آنتروپی بالا معمولاً از چندین عنصر اصلی با سهم‌های نزدیک به یکدیگر تشکیل می‌شوند و در بسیاری از موارد ساختار آن‌ها به صورت محلول جامد پایدار باقی می‌ماند. این ویژگی سبب ایجاد مجموعه‌ای از خواص فیزیکی و مکانیکی شده است که استفاده از این آلیاژها را در محیط‌های کاری دشوار امکان‌پذیر می‌کند. عملکرد مناسب در دماهای پایین، مقاومت مطلوب در برابر شکست و قابلیت بهینه‌سازی ویژگی‌های مکانیکی از طریق کنترل ریزساختار، از مهم‌ترین خصوصیات این گروه از مواد به شمار می‌رود.

آلیاژهای آنتروپی بالا به دلیل خواص مکانیکی برتر، فضای ترکیباتی عظیم، و برهم‌کنش‌های شیمیایی پیچیده، نمونه‌های جذابی برای نشان دادن قدرت یادگیری ماشین هستند. از سال ۲۰۰۴، آلیاژهای آنتروپی بالا نه تنها به دلیل خواص مکانیکی عالی خود، بلکه به دلیل خواص مغناطیسی، الکتریکی و شیمیایی منحصربه‌فردشان در مقایسه با آلیاژهای معمولی، توجه تحقیقاتی گسترده‌ای را به خود جلب کرده‌اند.[3][5]

طی دو دهه گذشته پژوهش‌های فراوانی بر روی انواع مختلف آلیاژهای آنتروپی بالا انجام شده است که نتیجه آن شناسایی دامنه گسترده‌ای از ویژگی‌های عملکردی این مواد بوده است. گزارش‌های پژوهشی نشان می‌دهند که این آلیاژها علاوه بر استحکام و سختی مناسب، پایداری مطلوبی در دماهای بالا از خود نشان می‌دهند و در برخی سامانه‌ها نیز رفتارهای الکتریکی و مغناطیسی متفاوتی نسبت به آلیاژهای متداول مشاهده شده است.

دامنه مفهوم مواد با آنتروپی بالا در سال‌های اخیر از آلیاژهای فلزی فراتر رفته و خانواده‌هایی از مواد سرامیکی را نیز دربر گرفته است. ترکیباتی بر پایه کاربیدها، بوریدها و نیتریدهای فلزات واسطه با بهره‌گیری از همین رویکرد طراحی توسعه یافته‌اند و بررسی‌ها نشان داده است که این مواد نیز می‌توانند ویژگی‌های ساختاری و عملکردی قابل توجهی برای کاربردهای مهندسی پیشرفته ارائه دهند.

آلیاژهای آنتروپی بالا به دلیل خواص عالی و دامنه وسیع کاربردهایشان توجه زیادی را به خود جلب کرده‌اند، اما فضای ترکیباتی بزرگ و روابط پیچیده خواص آنها چالش‌هایی را برای روش‌های طراحی سنتی ایجاد می‌کند. یادگیری ماشین به دلیل قابلیت‌های قدرتمند پردازش داده و پیش‌بینی خود، به ابزاری قدرتمند برای تسریع طراحی آلیاژهای با آنتروپی بالا تبدیل شده است.[5]

 کاربرد یادگیری ماشین در آلیاژهای آنتروپی بالا 
رشد سریع یادگیری ماشین و به‌ویژه روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق، نقش این فناوری را در حل مسائل پیچیده علم مواد به طور چشمگیری افزایش داده است. این الگوریتم‌ها با استخراج الگوهای پنهان از مجموعه‌داده‌های بزرگ، قادرند روابطی را مدل‌سازی کنند که توصیف آن‌ها با روش‌های کلاسیک دشوار است. به همین دلیل، یادگیری ماشین به یکی از ابزارهای کلیدی برای توسعه مدل‌های نظری و تحلیل رفتار آلیاژهای آنتروپی بالا تبدیل شده است.

یادگیری ماشین همچنین پیشرفت‌های قابل توجهی در علم مواد دارد. محاسبات پتانسیل‌های بین‌اتمی با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین معمولاً بسیار سریع‌تر از نظریه تابعی چگالی است و نتایج به پتانسیل‌های بین‌اتمی محاسبه‌شده توسط نظریه تابعی چگالی نزدیک است. علاوه بر شبیه‌سازی‌ها، روش‌های یادگیری ماشین راه‌حل‌های عملی برای پیش‌بینی خواص مواد و غربالگری مواد کاندید بالقوه فراهم می‌کنند. ارتباطات پیچیده و غیرخطی بین ساختار و خواص از طریق مشاهده صرفاً انسانی دشوار است. با کمک یادگیری ماشین، محققان می‌توانند دامنه عظیم مواد ممکن را سریع‌تر کشف کنند.[3]

یکی از مهم‌ترین مزایای یادگیری ماشین، خودکارسازی فرآیند استخراج دانش از داده‌های حجیم است. پس از آموزش مدل با استفاده از داده‌های مناسب، الگوریتم می‌تواند الگوهای موجود را شناسایی کرده و روابط میان متغیرهای مختلف را آشکار سازد. این قابلیت، زمان مورد نیاز برای تحلیل داده‌ها را کاهش داده و توسعه سامانه‌های داده‌محور را با هزینه کمتر و سرعت بیشتر امکان‌پذیر می‌کند.

با آموزش مدل‌های یادگیری ماشین بر روی داده‌های محاسباتی اصول اولیه موجود، می‌توان خواص ترکیبات آلیاژی جدید را با تلاش‌های محاسباتی به طور قابل توجهی کاهش یافته پیش‌بینی کرد. این رویکرد هم‌افزا، دقت محاسبات اصول اولیه را با کارایی یادگیری ماشین ترکیب می‌کند و راه را برای کشف و طراحی تسریع‌شده مواد هموار می‌کند.[5]

یادگیری ماشین به طور گسترده برای کمک به طراحی آلیاژهای آنتروپی بالا استفاده شده است، به ویژه برای پیش‌بینی انتخاب‌های فازی و خواص مکانیکی، مانند استحکام تسلیم، استحکام کششی نهایی، سختی، مقاومت به سایش، و خستگی.[5]

 جمع آوری داده و پایگاه های داده 
اولین گام در توسعه یک مدل یادگیری ماشین، جمع‌آوری مجموعه داده‌ها است. نظریه تابعی چگالی یک روش رایج برای جمع‌آوری مجموعه داده‌ها است که سطوح بالایی از تعمیم‌پذیری را ارائه می‌دهد. مجموعه داده محاسبه‌شده توسط نظریه تابعی چگالی نه تنها می‌تواند برای برازش پتانسیل‌های بین‌اتمی به منظور کمک به شبیه‌سازی‌های MD استفاده شود، بلکه می‌تواند مستقیماً برای برازش انرژی، گشتاور مغناطیسی، و سایر خواص آلیاژهای آنتروپی بالا نیز به کار رود.[3][4]

داده‌های مورد استفاده برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین از منابع متعددی شامل شبیه‌سازی‌های محاسباتی، نتایج آزمایشگاهی، اطلاعات استخراج‌شده از مقالات علمی و روش‌های افزایش داده فراهم می‌شوند. کیفیت، تنوع و سازگاری این داده‌ها تأثیر مستقیمی بر دقت، قابلیت تعمیم و اعتمادپذیری مدل‌های توسعه‌یافته دارد.

داده‌های تجربی نقش اساسی در توسعه و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین برای آلیاژهای آنتروپی بالا دارند. در بسیاری از مطالعات، مجموعه‌داده‌ها با ترکیب اطلاعات حاصل از آزمایش‌ها و محاسبات نظری ایجاد می‌شوند تا پوشش مناسب‌تری از رفتار مواد فراهم شده و عملکرد مدل در شرایط مختلف بهبود یابد.

ایجاد پایگاه‌های داده جامع، استاندارد و به‌روزشونده از الزامات توسعه روش‌های داده‌محور در طراحی مواد است. برای آلیاژهای آنتروپی بالا، وجود چنین پایگاه‌هایی امکان آموزش مدل‌های دقیق‌تر، مقایسه نتایج پژوهش‌های مختلف و تسریع فرآیند کشف ترکیبات جدید را فراهم می‌کند.

 پیش‌بینی تشکیل فاز 
ترمودینامیک فازها را در آلیاژها تعیین می‌کند، که اطلاعات اساسی برای طراحی آلیاژهای با عملکرد بالا، از جمله آلیاژهای با آنتروپی بالا، فراهم می‌کند.[1]

داده‌های ترمودینامیکی منتشرشده امکان پیش‌بینی‌های یادگیری ماشین برای تشکیل فاز را فراهم می‌کند، که یک حوزه پژوهشی فعال در مرز بین یادگیری ماشین و آلیاژهای آنتروپی بالا است.[1]

روش CALPHAD می‌تواند یک انتخاب مناسب باشد زمانی که داده‌های ترمودینامیکی تجربی به‌طور فزاینده‌ای در دسترس قرار می‌گیرند تا این روش را هدایت و اعتبارسنجی کنند.[1][5]

تشکیل فاز یکی از عوامل بنیادی در تعیین ریزساختار و عملکرد آلیاژهای آنتروپی بالا محسوب می‌شود. به‌کارگیری روش‌های داده‌محور امکان توسعه مدل‌هایی را فراهم کرده است که می‌توانند با تحلیل الگوهای موجود در داده‌های پیشین، نوع فازهای محتمل را برای ترکیب‌های جدید با سرعت و دقت مناسبی پیش‌بینی کنند. این رویکرد نیاز به انجام تعداد زیادی آزمایش و شبیه‌سازی را کاهش داده و فرآیند طراحی آلیاژ را کارآمدتر می‌سازد.
بندانگشتی|نمودار پراکندگی آلیاژهای آنتروپی بالا بر حسب غلظت الکترون ظرفیت (VEC) و اختلاف اندازه اتمی (δ). این نمودار نواحی تشکیل فازهای FCC، BCC و چندفازی/آمورف را نشان می‌دهد و نمونه‌ای از استفاده از داده‌های تجربی برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی تشکیل فاز است

 پیش‌بینی خواص مکانیکی و فیزیکی 
مدل‌های یادگیری ماشین علاوه بر ارائه پیش‌بینی‌های کمی، می‌توانند در شناسایی عوامل مؤثر بر رفتار مواد نیز نقش داشته باشند. بررسی اهمیت متغیرهای ورودی و تحلیل الگوهای استخراج‌شده از داده‌ها، امکان تفسیر بهتر ارتباط میان ترکیب، ریزساختار و خواص فیزیکی را فراهم می‌کند و درک عمیق‌تری از سازوکارهای حاکم بر عملکرد مواد ارائه می‌دهد.

سختی به راحتی قابل اندازه‌گیری است و یک روش سریع برای تخمین خواص مکانیکی آلیاژها ارائه می‌دهد. با توجه به این موضوع، سختی هدف اصلی در چندین مطالعه یادگیری ماشین برای آلیاژهای آنتروپی بالا است.[1]

همچنین مدل یادگیری ماشین آموزش‌دیده بر روی یک دیتاست بزرگ از ساختارهای غیرآلی، خواص الاستیک آلیاژهای آنتروپی بالا را نیز به‌درستی پیش‌بینی می‌کند.[1]

آلیاژهای آنتروپی بالا به دلیل ترکیب شیمیایی پیچیده خود، رفتار مکانیکی متنوعی از جمله استحکام، سختی و مقاومت بالا در برابر تغییر شکل از خود نشان می‌دهند. توسعه مدل‌های مبتنی بر داده، امکان برآورد این ویژگی‌ها را پیش از ساخت نمونه فراهم کرده و به انتخاب ترکیب‌های مناسب برای کاربردهای مهندسی کمک می‌کند.
بندانگشتی|مقایسه سختی پیش‌بینی‌شده توسط مدل یادگیری ماشین با مقادیر تجربی برای مجموعه‌ای از آلیاژهای آنتروپی بالا. نزدیکی نقاط به خط مرجع نشان‌دهنده دقت مناسب مدل در پیش‌بینی سختی و قابلیت استفاده از آن برای غربالگری سریع ترکیب‌های جدید آلیاژی است.
یادگیری ماشین ابزاری برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده‌ای است که با استفاده از داده‌های موجود، ویژگی‌های مؤثر بر عملکرد مواد را به صورت خودکار استخراج می‌کنند. این قابلیت موجب می‌شود روابط میان ترکیب شیمیایی، ساختار و خواص عملکردی بدون نیاز به تعریف صریح همه متغیرها شناسایی شده و در طراحی مواد جدید مورد استفاده قرار گیرد.

خواصی مانند تشکیل فاز، ساختار کریستالی و ثابت‌های الاستیک قابل پیش‌بینی هستند.[1]

 طراحی و کشف آلیاژهای جدید 
طراحی مواد یکی از مهم‌ترین حوزه‌های پژوهش در علم مواد است و استفاده از روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین، رویکردهای نوینی را برای این فرآیند فراهم کرده است. این فناوری با تحلیل هم‌زمان حجم زیادی از داده‌های ترکیبی و ساختاری، امکان پیشنهاد ترکیب‌های جدید با ویژگی‌های هدف را فراهم می‌کند و زمان مورد نیاز برای توسعه مواد پیشرفته را کاهش می‌دهد.

در طراحی آلیاژهای جدید، هدف اصلی یافتن ترکیب‌هایی است که بتوانند مجموعه مشخصی از خواص مورد نیاز را تأمین کنند. یادگیری ماشین این مسئله را به صورت یک فرآیند طراحی معکوس مدل‌سازی می‌کند؛ به این معنا که با مشخص بودن ویژگی‌های مورد انتظار، ترکیب‌های مناسب برای دستیابی به آن ویژگی‌ها پیشنهاد می‌شوند.
بندانگشتی|نمونه‌ای از به‌کارگیری یادگیری ماشین در طراحی داده‌محور آلیاژهای آنتروپی بالا. در این رویکرد، اطلاعات ترکیب شیمیایی به مدل یادگیری ماشین وارد شده و ترکیب‌های جدید با احتمال تشکیل فاز مطلوب و خواص مکانیکی مناسب برای اعتبارسنجی تجربی پیشنهاد می‌شوند.
خوشبختانه، ما داده‌های تجربی فراوانی گردآوری کرده‌ایم که می‌توان از آن‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین برای طراحی آلیاژهای پیچیده استفاده کرد. علاوه بر این، روش‌های آزمایشی جدید و الگوریتم‌های نوین مجهز به ابررایانه‌های قدرتمند امروزی، پایگاه‌های داده نظری را فراهم می‌کنند تا مشکل رایج کمبود داده برای مدل‌های یادگیری ماشین را برطرف سازند.[1]

 چالش ها و چشم‌انداز‌های آینده 
با وجود مزایای یادگیری ماشین برای آلیاژهای آنتروپی بالا، هنوز چالش‌هایی وجود دارد که باید برای تحقق کامل پتانسیل آن‌ها برطرف شوند. یکی از این موارد، اطمینان مدل است، یعنی درک اینکه چه زمانی مدل پیش‌بینی دقیقی ارائه می‌دهد و چه زمانی ممکن است این‌گونه نباشد.[1]

یکی دیگر از مسائل مهم در استفاده از یادگیری ماشین برای آلیاژهای آنتروپی بالا، ارزیابی میزان اعتمادپذیری نتایج پیش‌بینی‌شده است. عملکرد یک مدل تنها به دقت عددی آن محدود نمی‌شود، بلکه باید مشخص شود که مدل در چه محدوده‌ای از ترکیبات و شرایط قادر به ارائه پیش‌بینی معتبر است. توسعه روش‌هایی برای سنجش عدم قطعیت و تفسیر خروجی مدل‌ها، نقش مهمی در استفاده گسترده‌تر از این فناوری در طراحی مواد خواهد داشت.

تأمین داده‌های مناسب یکی دیگر از موانع اصلی در توسعه مدل‌های یادگیری ماشین برای آلیاژهای آنتروپی بالا به شمار می‌رود. تفاوت در شرایط انجام آزمایش‌ها، روش‌های اندازه‌گیری و شیوه گزارش نتایج می‌تواند باعث ناهمگونی داده‌های موجود شود. علاوه بر این، تعداد محدود داده‌های معتبر برای بسیاری از سامانه‌های آلیاژی، توانایی مدل‌ها در تعمیم به ترکیبات جدید را کاهش می‌دهد و نیاز به ایجاد مجموعه‌داده‌های استانداردتر را افزایش می‌دهد.

اعتبارسنجی تجربی مؤثرترین آزمون برای عملکرد یادگیری ماشین است.[3]

با وجود پیشرفت‌های قابل توجه، کاربرد یادگیری ماشین در آلیاژهای آنتروپی بالا همچنان نیازمند توسعه روش‌های دقیق‌تر در زمینه‌هایی مانند مدیریت داده‌های محدود، مدل‌سازی چندمقیاسی، افزایش قابلیت تفسیر مدل‌ها و ایجاد ارتباط مؤثر میان پیش‌بینی‌های محاسباتی و آزمایش‌های تجربی است. پیشرفت در این حوزه‌ها می‌تواند مسیر استفاده عملی‌تر از طراحی داده‌محور مواد را هموار کند.

 نتیجه گیری 
آلیاژهای آنتروپی بالا به دلیل ترکیب ویژگی‌هایی مانند تنوع شیمیایی گسترده، خواص مکانیکی مطلوب و رفتارهای فیزیکی پیچیده، بستری مناسب برای استفاده از روش‌های یادگیری ماشین فراهم کرده‌اند. توانایی این روش‌ها در تحلیل روابط غیرخطی میان ترکیب، ساختار و عملکرد، فرصت‌های جدیدی را برای شناخت و طراحی این گروه از مواد ایجاد کرده است.

یادگیری ماشین می‌تواند برای ساخت مدل‌هایی جهت پیش‌بینی خواص حجمی مانند تشکیل فازها، ساختارهای بلوری، ثابت‌های کشسانی و استحکام تسلیم، بر پایه داده‌های آزمایشی یا محاسباتی پرحجم، مورد استفاده قرار گیرد.[1]

ترکیب یادگیری ماشین با روش‌های سنتی علم مواد، چارچوبی جدید برای کشف و بهینه‌سازی آلیاژهای پیشرفته ایجاد کرده است. مدل‌های داده‌محور می‌توانند فرآیند غربالگری مواد را سرعت بخشیده و با کاهش نیاز به آزمون‌های متعدد، مسیر دستیابی به ترکیبات با عملکرد مطلوب را کوتاه‌تر کنند. ادامه توسعه الگوریتم‌ها، پایگاه‌های داده و روش‌های اعتبارسنجی می‌تواند نقش این فناوری را در آینده طراحی مواد پررنگ‌تر سازد.

 منابع