Американская компания Radical AI использует искусственный интеллект и робототехнику, чтобы ускорить разработку сплавов и снизить потребность в металлах с уязвимыми цепочками поставок. В лаборатории в Бруклинской военно-морской верфи за примерно 16 недель получили 300 новых составов, рассказал гендиректор компании Джозеф Фрауз в интервью MINING.COM.

Разработку поддерживают RTX и Nvidia. В сентябре Radical AI также заключила соглашение с Национальными лабораториями Сандия: стороны исследуют взаимодействие металлов с водородом и ищут материалы, которые помогут отделять водород от потоков отходящих газов.

Платформа компании объединяет компьютерное проектирование материалов с их изготовлением и физическими испытаниями. Сначала алгоритм подбирает перспективный состав и планирует эксперимент. Затем лаборатория производит образец массой около 50–200 граммов и проверяет его химический состав, структуру зерна и механические свойства. Среди испытаний — измерение твёрдости и прочности на растяжение, а также проверка поведения материала при высоких температурах.

Полученные результаты возвращаются в модели машинного обучения, чтобы учитывать их при следующем цикле подбора. Этот процесс в Radical AI называют циклом активного обучения.

«Мы анализируем все эти данные с помощью машинного обучения и возвращаем их в цикл проектирования. Когда создаём следующий сплав, мы уже учитываем результаты предыдущих экспериментов», — объяснил Фрауз.

Главная задача компании — создавать материалы, которые сохраняют нужные свойства, но содержат меньше металлов, ограниченных в поставках. Производитель может заранее указать элементы, которые следует исключить, и задать требования к прочности, долговечности, жаростойкости и устойчивости к окислению.

В качестве примера Radical AI приводит гафний — металл, который применяют в жаропрочных сплавах для авиационной и оборонной отраслей. Компания утверждает, что разработала материалы для экстремальных температур с очень низким содержанием гафния, а в некоторых случаях — почти без него. По словам Фрауза, зависимость поставок этого элемента от Китая создаёт риск для США и их союзников.

«Если система может проектировать новые материалы с учётом заданных ограничений, она помогает решать проблемы, связанные с ограничениями в цепочках поставок», — сказал глава Radical AI.

Компания не добывает и не перерабатывает минералы: она работает с уже очищенными металлами и ищет сочетания элементов с нужными характеристиками. Такой подход может помочь производителям находить замену сплавам, зависящим от металлов, поставки которых ограничены экспортными мерами, геополитической напряжённостью или небольшими объёмами внутреннего производства.

От лабораторных разработок к промышленному применению

По оценке Radical AI, автоматизация экспериментов способна сократить разработку новых материалов с десятилетий до нескольких лет. Фрауз привёл в пример сплавы, которые используются в авиации и оборонной промышленности: некоторые из них были созданы 20, 30, 40 или даже 50 лет назад. Компания рассчитывает уменьшить цикл разработки с 20 лет до одного-трёх, однако новые составы ещё должны пройти дальнейшую проработку и квалификацию.

В перспективе Radical AI предлагает разрабатывать материалы параллельно с проектированием изделий — например, самолётов, двигателей и оборонных систем. Сейчас производители часто выбирают из уже существующих сплавов, тогда как одновременная разработка изделия и материала позволила бы учитывать требования к нему с самого начала.

Компания основана в январе 2024 года и уже продаёт доступ к своей платформе. Она не производит сплавы в промышленных объёмах и не заключает соглашений на их закупку: заказчики используют лабораторию для ускорения исследований и могут сохранить права на интеллектуальную собственность, связанную с разработанными составами.

При этом новые материалы должны пройти строгую проверку, прежде чем их можно будет применять в авиации и оборонной отрасли. Radical AI не заменяет добычу и переработку критически важных минералов, но рассчитывает дать производителям больше возможностей выбирать сырьё и уменьшать зависимость от отдельных металлов.