{"id":17924,"date":"2023-05-02T03:29:04","date_gmt":"2023-05-02T01:29:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=17924"},"modified":"2023-05-01T14:19:31","modified_gmt":"2023-05-01T12:19:31","slug":"il-sistema-di-deep-learning-esplora-linterno-dei-materiali-dallesterno","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.m-q.ch\/it\/il-sistema-di-deep-learning-esplora-linterno-dei-materiali-dallesterno\/","title":{"rendered":"Il sistema di apprendimento profondo esplora l'interno dei materiali dall'esterno"},"content":{"rendered":"
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Rilevare in superficie ci\u00f2 che \u00e8 nascosto all'interno: un sistema di apprendimento profondo sviluppato al MIT valuta le propriet\u00e0 dei materiali con una nuova metodologia. (Immagine simbolo; Pixabay.com)<\/figcaption><\/figure>\n

Valutare dall'esterno l'aspetto dei materiali all'interno? In linea di principio \u00e8 tecnicamente possibile, ad esempio con la tecnologia a raggi-X. Oppure, se la distruzione non \u00e8 un problema, si pu\u00f2 semplicemente tagliare il materiale. Un nuovo metodo basato sull'intelligenza artificiale sfrutta ora il fatto che molto di ci\u00f2 che accade all'interno di un materiale ha un'influenza anche sulla superficie. Un team di ricercatori del MIT ha utilizzato il Deep Learning per confrontare un'ampia serie di dati simulati sui campi di forza esterni dei materiali con la corrispondente struttura interna, per sviluppare un sistema in grado di fare previsioni affidabili sull'interno in base ai dati di superficie. I risultati sono stati pubblicati dalla dottoranda Zhenze Yang e dal professore di Ingegneria civile e ambientale Markus B\u00fchler sulla rivista Advanced Materials.<\/p>\n

Quando le strutture di superficie si riferiscono all'interno<\/h3>\n

Secondo Markus B\u00fchler, si tratta di un problema comune in ingegneria: \"Se si dispone di un pezzo di materiale - magari una portiera di un'auto o una parte di un aereo - e si vuole sapere cosa c'\u00e8 all'interno del materiale, si possono misurare le deformazioni sulla superficie scattando foto e calcolando la quantit\u00e0 di deformazione. Ma non \u00e8 possibile guardare all'interno del materiale. Lo si pu\u00f2 fare solo tagliandolo e poi guardando all'interno per vedere se c'\u00e8 qualche danno\". La tecnologia a raggi X, invece, \u00e8 costosa e richiede attrezzature ingombranti. \"Quindi ci siamo posti la domanda: Possiamo sviluppare un algoritmo di intelligenza artificiale che osservi ci\u00f2 che accade sulla superficie, che possiamo facilmente vedere con un microscopio o una fotografia, o semplicemente misurare le cose sulla superficie del materiale, e poi cercare di capire cosa sta accadendo all'interno?\". Queste informazioni interne potrebbero includere danni, crepe o tensioni nel materiale, o dettagli della microstruttura interna. Lo stesso tipo di domande pu\u00f2 essere applicato ai tessuti biologici, aggiunge Markus B\u00fchler. \"C'\u00e8 una malattia, un tipo di crescita o dei cambiamenti nel tessuto?\". L'obiettivo era sviluppare un sistema in grado di rispondere a questo tipo di domande in modo completamente non invasivo.<\/p>\n

Rintracciare la vita interna dei materiali con un sistema di deep learning<\/h3>\n

\"Per raggiungere questo obiettivo, abbiamo dovuto affrontare questioni complesse, tra cui il fatto che per molti di questi problemi esistono soluzioni multiple\", spiega B\u00fchler. Ad esempio, molte configurazioni interne diverse possono avere le stesse propriet\u00e0 superficiali. Per gestire questa ambiguit\u00e0, \"abbiamo sviluppato metodi che ci mostrano tutte le possibilit\u00e0, in pratica tutte le opzioni che potrebbero portare a questo particolare scenario [di superficie]\".<\/p>\n

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Un possibile campo di applicazione: i test non distruttivi sui materiali. (Immagine: Techexplore.com \/ MIT)<\/figcaption><\/figure>\n

La tecnica sviluppata prevedeva l'addestramento di un modello di intelligenza artificiale utilizzando grandi quantit\u00e0 di dati sulle misure della superficie e sulle propriet\u00e0 interne associate. Questo includeva non solo materiali uniformi, ma anche quelli contenenti materiali diversi in combinazione. \"Alcuni nuovi aerei sono realizzati in materiali compositi, quindi sono intenzionalmente composti da fasi diverse\", spiega B\u00fchler. \"E naturalmente anche in biologia, qualsiasi tipo di materiale biologico \u00e8 costituito da diversi componenti che hanno propriet\u00e0 molto diverse, come le ossa, dove ci sono proteine molto morbide e minerali molto rigidi\".<\/p>\n

Metodo ampiamente applicabile<\/h3>\n

La tecnica funziona anche con materiali la cui complessit\u00e0 non \u00e8 ancora del tutto compresa, afferma Markus B\u00fchler. \"Con i tessuti biologici complessi, non capiamo esattamente come si comportano, ma possiamo misurarne il comportamento. Non abbiamo una teoria, ma quando abbiamo raccolto abbastanza dati, possiamo addestrare il modello\".<\/p>\n

Zhenze Yang afferma che il metodo sviluppato \u00e8 ampiamente applicabile. \"Non \u00e8 solo limitato ai problemi della meccanica solida, ma pu\u00f2 essere applicato anche in altre discipline tecniche, come la fluidodinamica e altri campi\". Buehler aggiunge che pu\u00f2 essere utilizzato per determinare un'ampia gamma di propriet\u00e0, non solo le sollecitazioni e le deformazioni, ma anche i fluidi o i campi magnetici, ad esempio i campi magnetici in un reattore a fusione. \u00c8 \"molto universale, non solo per i diversi materiali, ma anche per le diverse discipline\".<\/p>\n

Yang racconta di aver pensato per la prima volta a questo approccio mentre esaminava i dati di un materiale in cui parte delle immagini che stava usando erano sfocate, e si \u00e8 chiesto come fosse possibile \"riempire\" i dati mancanti nell'area sfocata. \"Come possiamo recuperare le informazioni mancanti?\", si \u00e8 chiesto. Continuando a leggere, si rese conto che si trattava di un esempio di un problema comune noto come problema inverso, in cui si cerca di recuperare le informazioni mancanti.<\/p>\n

Come \u00e8 stato sviluppato il sistema di apprendimento profondo per le propriet\u00e0 dei materiali<\/h3>\n

Lo sviluppo del metodo \u00e8 stato un processo iterativo in cui il modello ha fatto previsioni preliminari, le ha confrontate con i dati reali del materiale in questione e poi ha ulteriormente perfezionato il modello per tenere conto di queste informazioni. Il modello risultante \u00e8 stato testato su casi in cui i materiali erano sufficientemente noti per calcolare le propriet\u00e0 interne effettive, e le previsioni del nuovo metodo corrispondevano bene alle propriet\u00e0 calcolate.<\/p>\n

I dati di addestramento comprendevano immagini delle superfici, ma anche varie altre misurazioni delle propriet\u00e0 superficiali, tra cui le sollecitazioni e i campi elettrici e magnetici. In molti casi, i ricercatori hanno utilizzato dati simulati basati sulla comprensione della struttura sottostante di un particolare materiale. Anche se un nuovo materiale ha molte propriet\u00e0 sconosciute, il metodo pu\u00f2 produrre un'approssimazione abbastanza buona da fornire agli ingegneri una direzione generale per ulteriori misurazioni.<\/p>\n

I due ricercatori ipotizzano che questo metodo, disponibile tramite il sito web GitHub<\/a> \u00e8 liberamente accessibile a tutti, inizialmente sar\u00e0 applicato principalmente in ambienti di laboratorio, ad esempio per testare i materiali per applicazioni di robotica morbida.<\/p>\n

Fonte: Techexplore.com<\/a><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Potreste gi\u00e0 essere in grado di dire cosa c'\u00e8 dentro un libro basandovi sulla sua copertina. Secondo i ricercatori del MIT, ora \u00e8 possibile farlo per materiali di ogni tipo, che si tratti di parti di aerei o di impianti medici. Con il loro nuovo approccio, gli ingegneri possono scoprire cosa succede all'interno del materiale semplicemente osservando le propriet\u00e0 della sua superficie.<\/p>","protected":false},"author":10,"featured_media":17925,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[3303],"tags":[3365,4723,5306],"class_list":["post-17924","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-qualitaetsmanagement","tag-forschungwissenschaft","tag-oberflaechen","tag-zerstoerungsfrei-pruefen"],"acf":[],"yoast_head":"\nDeep-Learning-System erforscht das Innere von Materialien von ausserhalb - MQ Management und Qualit\u00e4t<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Ein Deep-Learning-System findet aufgrund der Betrachtung von Oberfl\u00e4cheneigenschaften heraus, was im Inneren eines Materials vor sich geht.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.m-q.ch\/it\/il-sistema-di-deep-learning-esplora-linterno-dei-materiali-dallesterno\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Deep-Learning-System erforscht das Innere von Materialien von ausserhalb\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Ein Deep-Learning-System findet aufgrund der Betrachtung von Oberfl\u00e4cheneigenschaften heraus, was im Inneren eines Materials vor sich geht.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.m-q.ch\/it\/il-sistema-di-deep-learning-esplora-linterno-dei-materiali-dallesterno\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"MQ Management und Qualit\u00e4t\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/ManagementUndQualitaet\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-05-02T01:29:04+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Deep-Learning-System-erforscht-das-Innere-von-Materialien-von-ausserhalb-1_MQ.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"680\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"453\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Thomas Berner\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:title\" content=\"#Deep-Learning-System erforscht das Innere von #Materialien von ausserhalb\" \/>\n<meta name=\"twitter:description\" content=\"Ein #Deep-Learning-System findet aufgrund der Betrachtung von #Oberfl\u00e4cheneigenschaften heraus, was im Inneren eines Materials vor sich geht.\" \/>\n<meta name=\"twitter:image\" content=\"https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Deep-Learning-System-erforscht-das-Innere-von-Materialien-von-ausserhalb-1_MQ.jpg\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Scritto da\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Thomas Berner\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tempo di lettura stimato\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"6 minuti\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/www.m-q.ch\/deep-learning-system-erforscht-das-innere-von-materialien-von-ausserhalb\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/www.m-q.ch\/deep-learning-system-erforscht-das-innere-von-materialien-von-ausserhalb\/\"},\"author\":{\"name\":\"Thomas Berner\",\"@id\":\"https:\/\/www.m-q.ch\/fr\/#\/schema\/person\/a8711938b1cfb3f056dec70eaa0b42ab\"},\"headline\":\"Deep-Learning-System erforscht das Innere von Materialien von ausserhalb\",\"datePublished\":\"2023-05-02T01:29:04+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/www.m-q.ch\/deep-learning-system-erforscht-das-innere-von-materialien-von-ausserhalb\/\"},\"wordCount\":1058,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/www.m-q.ch\/fr\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/www.m-q.ch\/deep-learning-system-erforscht-das-innere-von-materialien-von-ausserhalb\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Deep-Learning-System-erforscht-das-Innere-von-Materialien-von-ausserhalb-1_MQ.jpg\",\"keywords\":[\"Forschung\/Wissenschaft\",\"Oberfl\u00e4chen\",\"Zerst\u00f6rungsfrei pr\u00fcfen\"],\"articleSection\":[\"Qualit\u00e4tsmanagement\"],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/www.m-q.ch\/deep-learning-system-erforscht-das-innere-von-materialien-von-ausserhalb\/\",\"url\":\"https:\/\/www.m-q.ch\/deep-learning-system-erforscht-das-innere-von-materialien-von-ausserhalb\/\",\"name\":\"Deep-Learning-System erforscht das Innere von Materialien von ausserhalb - 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