Ce n'est peut-être pas aussi accrocheur que les chaînes et les maillons faibles, mais les physiciens et les ingénieurs savent qu'« un matériau n'est aussi résistant que son joint de grain le plus faible ».

D'ACCORD, ce n'est pas accrocheur du tout, mais voici le point :les joints de grains sont un gros problème. Ce sont les microscopiques, régions désordonnées où des blocs de construction de la taille d'un atome lient les cristaux (c'est-à-dire les grains) ensemble dans les matériaux.

Plus important, les joints de grains aident à déterminer les propriétés des métaux importants pour l'homme. Par exemple, ils peuvent influencer la résistance d'un métal (bâtiments !), résistance à la corrosion (ponts !) et conductivité (électricité !).

Mais alors que les chercheurs ont étudié les joints de grains pendant des décennies et ont obtenu un aperçu des types de propriétés produites par les joints de grains, personne n'a été capable d'établir un système universel pour prédire si une certaine configuration d'atomes aux joints de grains rendra un matériau plus résistant ou plus souple.

Entrez dans l'équipe de recherche interdisciplinaire BYU de Rosenbrock, Homère et Hart. Le doctorat un étudiant (Conrad Rosenbrock) et deux professeurs - un ingénieur (Eric Homer) et un physicien (Gus Hart) - auraient pu déchiffrer le code en utilisant un ordinateur avec un algorithme qui lui permet d'apprendre l'insaisissable « pourquoi » derrière les qualités des limites .

Leur méthode, publié dans le dernier numéro de La nature journal Matériaux de calcul , fournit une technique pour produire un "dictionnaire" des blocs de construction atomiques trouvés dans les métaux, alliages, semi-conducteurs et autres matériaux. Leur approche d'apprentissage automatique analyse le Big Data (pensez à des ensembles de données massifs de joints de grains) pour fournir un aperçu des structures physiques qui sont probablement associées à des mécanismes spécifiques, des processus et des propriétés qui seraient autrement difficiles à identifier.

"Nous utilisons l'apprentissage automatique, ce qui signifie que les algorithmes peuvent voir les tendances dans beaucoup, beaucoup de données qu'un humain ne peut pas voir, " a déclaré Homer. " Avec les modèles Big Data, vous perdez un peu de précision, mais nous avons constaté qu'il fournit toujours des informations suffisamment solides pour relier les points entre une limite et une propriété. »

Quand il s'agit de métaux, le processus peut évaluer des propriétés comme la résistance, poids et durée de vie des matériaux, conduisant à l'optimisation éventuelle des meilleurs matériaux. Bien que le groupe ne crée pas encore de matériel, ils peuvent désormais déchiffrer le "pourquoi" et le "comment" du maquillage.

Les chercheurs ont déclaré que leur article est le premier à tenter de déchiffrer le code des structures atomiques qui influencent fortement les propriétés des joints de grains avec les algorithmes informatiques de l'apprentissage automatique.

« C'est un peu comme Siri ; Siri fonctionne en prenant des sons et en les transformant en voyelles et en consonnes et finalement en mots en accédant à une énorme base de données Apple, " Hart a déclaré. "Nous utilisons le même concept. Nous avons une grande base de données, et notre algorithme prend des limites de grains et les compare à cette base de données pour les connecter à certaines propriétés."

L'objectif final est de rendre plus facile et plus efficace le développement de matériaux pouvant être combinés pour fabriquer des matériaux solides, métaux légers et sans corrosion. Les chercheurs pensent qu'ils sont à l'avant-garde de ce qui pourrait être un processus de 10 ou même 20 ans pour créer des structures en alliage innovantes qui offrent des solutions pratiques aux grandes structures.

"Notre nation dépense 500 milliards de dollars par an pour la corrosion, " a déclaré Homer. " Si vous pouvez réduire le coût du traitement de la corrosion, même de quelques pour cent en développant des métaux plus résistants, vous pouvez économiser des milliards chaque année. Ce n'est pas une petite somme d'argent."