الذكاء الاصطناعي يُحدث ثورة في الطلاء الكهربائي بتقنية النماذج الانتشارية

نجح فريق بحثي في تطوير نموذج ذكاء اصطناعي توليدي قائم على تقنيات الانتشار، مخصص للتطبيقات الكهروكيميائية، وذلك في خطوة قد تُحدث تحولًا كبيرًا في تطوير المواد الصناعية.

يُعد الطلاء الكهربائي تقنية صناعية شائعة تُستخدم لتحسين مقاومة التآكل، وزيادة المتانة والصلابة، وتعزيز التوصيل الكهربائي للمواد، إلا أن هذه العملية معقدة، إذ تعتمد على عدد كبير من المتغيرات مثل المذيبات، والإلكتروليتات، ودرجة الحرارة، وإعدادات الطاقة، ما يجعل تحسينها يعتمد غالبًا على التجربة والخطأ، وهو ما يستغرق وقتًا طويلًا.

اعتمد الباحثون من مختبر لوس ألاموس الأمريكي، على تدريب النموذج باستخدام بيانات تجريبية تشمل معلمات التشغيل وصورًا عالية الدقة تم التقاطها باستخدام المجهر الإلكتروني الماسح، ما مكّن النظام من التنبؤ بشكل السطح وخصائص المواد الناتجة عن الطلاء الكهربائي.

وأوضح ألكسندر شاينكر، قائد الجانب المتعلق بالذكاء الاصطناعي في الدراسة، أن هذا النهج يمكن أن يسرّع بشكل كبير تطوير عمليات الترسيب الكهربائي، عبر تقليل الحاجة إلى عدد كبير من التجارب الفيزيائية عند تحسين المواد والعمليات.

تدريب النموذج على معدن الرينيوم

استخدم الفريق معدن الرينيوم لتدريب النموذج، وهو عنصر يتميز بكثافة عالية ونقطة انصهار مرتفعة للغاية، ما يجعله مناسبًا للاستخدام في سبائك تتحمل درجات حرارة عالية، مثل محركات الطائرات، إضافة إلى تطبيقات متقدمة في الحوسبة الكمية.

وشملت التجارب استخدام تقنيات ترسيب تعتمد على إشارات كهربائية نبضية، تسمح بالتحكم في بنية السطح وخصائصه، مثل نعومة السطح وجودته ومقاومته للتآكل.

تم إعداد 57 عينة من الرينيوم، جرى تصويرها بدقة عالية، ثم استخدام شبكة ترميز تلقائي متغيرة (VAE) لضغط البيانات وتحسين تمثيلها، قبل تدريب نموذج الانتشار التوليدي لربط معلمات المعالجة بالخصائص الناتجة.

نتائج دقيقة وتطبيقات واسعة

أظهر النموذج قدرة عالية على التنبؤ بتكوين الشقوق وخشونة السطح حتى في بيانات جديدة لم تُستخدم في التدريب، كما تمكن من تحديد العوامل الأكثر تأثيرًا في النتائج النهائية.

وتكمن أهمية هذا الإنجاز في قدرة النموذج على تقديم نتائج دقيقة رغم استخدام مجموعة بيانات محدودة، ما يعزز إمكانية استخدامه في تسريع اكتشاف المواد وتحسينها، وتوجيه التجارب الكهروكيميائية في الوقت الفعلي.

كما يمكن تطبيق هذه التقنية على عمليات أخرى مثل التلميع الكهربائي أو مكافحة التآكل، ما يفتح آفاقًا واسعة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعات المتقدمة.