Materyal Mühendisliğinde Yapay Zeka Kullanımı

BEĞENDİM

ABONE OL

News

0

Malzeme mühendisliği, geçmişten bu yana sanayinin pek çok alanına yön veren kritik bir disiplindir. Günümüzde ise yapay zekanın (Aİ) gelişmesi, gereç araştırma ve üretim usullerini kökten değiştirme potansiyeline sahiptir. Bu makalede, yapay zeka tekniklerinin gereç mühendisliğinde yarattığı etkileri, sunduğu fırsatları ve gelecekte karşımıza çıkacak yenilikleri 6 başlık altında inceleyeceğiz.

Malzeme keşfi ve geliştirme süreçleri genellikle büyük çaplı deneyler ve uzun araştırma süreçleri gerektirir. Ancak makine tahsili ve derin öğrenme gibi yapay zeka yolları, bu süreci önemli ölçüde hızlandırır. Yapay zeka, gelecekte materyal mühendisliğinde şu vazifeleri üstlenebilir:

• Veri Tabanlı Ar-Ge: Deney sonuçlarından oluşan geniş veri setlerinin taranması ve tahlili sonucu, teorik olarak bir araya gelmesi zor görünen element kombinasyonları veya alaşımlar hesaplayabilir.
• Deneysel Çalışmaların Azalması: Klâsik prosedürlerde yüzlerce numune üzerinde farklı testler yapılırken, yapay zeka algoritmaları deney yapılacak gereç çeşitlerinin potansiyel adaylarını öne çıkartarak bu sayıyı minimuma düşürebilir.
• Maliyet ve Zaman Tasarrufu: Daha hızlı keşif süreci, hem laboratuvar maliyetlerini düşürür hem de piyasaya yeni gereçlerin sunulma suratını artırır.

Bu sayede, özellikle yüksek performanslı gereçlerin (örneğin havacılık, savunma veya otomotiv dallarında kullanılan süper alaşımlar) keşfi eskisine göre daha planlı ve etkin bir biçimde gerçekleştirilebilir.

Malzeme mühendisliği alanında simülasyonlar, gerçek hayattaki şartları önceden tahmin etmek açısından büyük önem taşır. Yapay zeka, bu simülasyon ve modelleme çalışmalarını bir adım öteye taşıyabilir. İnsanların kullanacağı köprü gibi bölgelerde kullanılacak gereçlerin önceden yapay zeka destekli simülasyonların yapılması insanların gelecek vakitlerde zarar görmesini de engelleyebilir

• Yoğun Hesaplamalı Modeller: Yapay zeka, karmaşık fizikî süreçlerin modellenmesinde destek sağlayarak daha gerçekçi sonuçlar üretir. Geniş deney veri setlerini analiz ederek simülasyon sonuç doğruluğunu geliştirebilir.
• Doğru Karar Alma Süreci: Elde edilen simülasyon sonuçları, tasarım mühendislerine sahada şimdi test edilmemiş prototipler hakkında bile güvenilir ipuçları verebilir.
• Hızlı Geri Bildirim Döngüsü: Gerecin dış tesirlere karşı performansını sanal ortamda değerlendiren bu sistemler, laboratuvar testlerine başlamadan önce hangi senaryoların daha olası olduğunu gösterebilir. Gerekli senaryoların yapay zeka ile belirlenmesi yapılacak deney sayısını azaltarak zaman ve bütçe randımanına katkıda bulunur.

Otomasyon, endüstriyel üretimin temel taşlarından biridir. Yapay zeka bu alanda “otonom karar mekanizmaları” ekleyerek üretim sınırını daha dinamik hale getirir.

• Robotik Entegrasyon: Robot kollar, makine tahsiliyle desteklenen sensör verileri sayesinde gereçleri istenen hassasiyetle işleyebilir. Üretimlerden alınan numunelerde yapılan tahlillerin de işlenerek üretime katkıda sağlanmasında yapay zeka büyük oranda rol oynayabilir, bu da üretim tekrarlarında kalite standardını yükseltir.
• Anlık Karar Verme: Beklenmedik bir durum (örneğin materyalin sertlik kıymetindeki bir sapma) tespit edildiğinde, otonom sistemler anında müdahale ederek hata hissesini minimize edebilir.
• Daha Az İnsan Gücü, Daha Fazla Verim: İnsan kaynaklı yanılgıların önüne geçilirken, uzman çalışanlar daha stratejik vazifelere odaklanabilir.

Otonom üretim süreçleri, seri üretim kalitesini düzgünleştirirken, ileri teknoloji ürünlerin daha hızlı şekilde piyasaya sürülmesini de takviyeler.

Malzeme mühendisliğinde hata tahlili kritik bir rol oynar; mikro boyuttaki kusurların bile büyük projeleri riske atabileceği bilinir. Yapay zeka bu alanda önemli avantajlar sunar.

• Görsel Tanıma: Üretim hattında yüksek çözünürlüklü kameralarla entegre çalışan yapay zeka, kusurlu bölgeleri anında tespit edebilir.
• Anomali Tespiti: Sensör verileri ve makine tahsili algoritmaları, olağandan sapmaları gerçek zamanlı olarak fark eder, olası arızaları erken safhada maniler.
• Sürekli Uygunlaştırma: Tespit edilen yanılgıların verileri saklanarak gelecekte oluşabilecek benzer problemleri önlemek için sistem kendini günceller.

Bu sayede, ürünlerin son kullanıcıya ulaşmadan önce en yüksek kalitede olması sağlanırken, üretim israfı, zaman kaybı ve maliyetler de düşürülür.

Sürdürülebilirlik, artık pek çok sanayi kolunda öncelikli bir hedef. Yapay zeka, gereçlerin geri dönüşüm kademelerinde da katkı sağlıyor.

• Akıllı Atık Ayrıştırma: Farklı materyal cinslerinin sensör bazlı tanınması, hangi geri dönüşüm sisteminin uygun olduğunu belirleyebilir.
• Kaynak Yönetimi: Atık oluşumunu en baştan azaltmak için üretim verileri analiz edilir ve materyal kullanımında optimizasyon sağlanır.
• Döngüsel Ekonomi: Geri dönüştürülmüş gereçlerin yeniden sürece uygunluğu anlık verilere dayanarak analiz edilir, böylece döngüsel ekonomiye geçiş hızlanır.

Geri dönüştürülmüş hammadde kullanımıyla hem etrafa hassaslık artar hem de üretim maliyetleri daha sürdürülebilir bir çizgide tutulabilir.

Malzeme mühendisliği ve yapay zeka birlikteliği, şimdi potansiyelinin tamamını göstermiş değil. Önümüzdeki periyotta karşımıza çıkacak bazı alanlar:

• Nanoteknoloji Entegrasyonu: Moleküler seviyede yapay zeka destekli tahliller, nanoteknoloji alanında yeni gereç tiplerinin ortaya çıkmasını hızlandırabilir.
• Akıllı Gereçler: Çevre şartlarına uyum sağlayan, kendini onarabilen veya enerji üretebilen gereçler, yapay zeka araştırmalarıyla daha da geliştirilebilir.
• Kişiselleştirilmiş Üretim: 3D baskı gibi teknoloji trendlerinin yapay zekayla birleşmesi, spesifik gereksinimlere göre tasarlanmış materyal ve ürünlerin üretimini mümkün kılar.

Uzun vadede, materyal mühendisliği alanında yapay zeka uygulamalarının daha da yaygınlaşması halinde, üretim süreçleri tam otonom seviyeye gelebilir ve şu an hayal gibi görünen, tabiatın ilham verdiği “biyobenzeri” materyaller dahi seri üretimde yer bulabilir.

Diğer Teknoloji Haberleri İçin Tıklayın / Bursa Haber – Bursa Gündem – Bursa Gündem Haber – Bursa Haberleri – Bursa Son Dakika 

Bizi İnstagram’da Takip Edebilirsiniz / @BursaGündemHaber

Bizi X’de Takip Edebilirsiniz / @BursaGündemHbr

Bizi Facebook’da Takip Edebilirsiniz / @BursaGündemHaber

Bizi Youtube’da Takip Edebilirsiniz / @BursaGündemHaber

Bizi Linkedin’de Takip Edebilirsiniz / @BursaGündemHaber