هوش مصنوعی به‌طور گسترده در صنایع مختلف به‌کار می‌رود و در مهندسی مواد و متالوژی نیز کاربردهای متعددی دارد. در ادامه به برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در مهندسی مواد و متالوژی اشاره خواهیم کرد:
1.پیش‌بینی خواص مواد
در این کاربرد، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی می‌توانند به تشخیص و پیش‌بینی خواص مختلف مواد کمک کنند. به عنوان مثال، در طراحی آلیاژهای جدید، می‌توان از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خواص آلیاژ (مانند سختی، مقاومت به خوردگی و …) استفاده کرد. همچنین، در پژوهش‌های مکانیک مواد، می‌توان از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خواص مکانیکی مواد (مانند مدول الاستیسیته، تغییر شکل و …) استفاده کرد.
کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی خواص مواد
2. کنترل کیفیت
در این کاربرد، هوش مصنوعی می‌تواند در کنترل کیفیت محصولات و مواد مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مثال، در صنعت خودروسازی، شرکت‌ها می‌توانند از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص خودکار عیوب در خط تولید استفاده کنند. در این روش، با استفاده از داده‌های آموزشی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند خودکار عیوب را تشخیص دهند و محصولات با کیفیت‌تر تولید شوند.
3. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
در این کاربرد، هوش مصنوعی می‌تواند به بهینه‌سازی فرآیندهای تولید کمک کند. به عنوان مثال، در صنعت فولادسازی، شرکت‌ها می‌توانند از الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای بهبود فرآیندهای تولید و کاهش هزینه‌های تولید استفاده کنند. در این روش، با استفاده از داده‌های رصدی و داده‌های جمع‌آوری شده از فرآیندهای تولید، الگوریتم‌های بهینه‌سازی می‌توانند به بهترین روش تولید رسید و هزینه و زمان را کاهش داد.
هوش مصنوعی می‌تواند در کاهش هزینه‌های تولید مواد نیز مفید باشد. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی، می‌توان فرآیندهای تولید را به‌صورت هوشمندانه بهینه‌سازی کرد و در نتیجه هزینه‌های تولید را کاهش داد.
یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در کاهش هزینه‌های تولید مواد، پیش‌بینی مصرف انرژی است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان مصرف انرژی در فرآیندهای تولید را پیش‌بینی کرد و در نتیجه، بهینه‌سازی مصرف انرژی را انجام داد.
همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند در بهبود کیفیت محصولات و کاهش ضایعات نیز مفید باشد. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان خرابی‌های مواد را در مراحل مختلف تولید پیش‌بینی کرد و در نتیجه، محصولات با کیفیت‌تر و با ضایعات کمتر تولید کرد.
در صنایع فلزی نیز، هوش مصنوعی می‌تواند در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید و کاهش هزینه‌های تولید مواد مورد استفاده قرار گیرد. با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی، می‌توان به بهترین روش تولید رسید و هزینه و زمان را کاهش داد.
کاربرد هوش مصنوعی در بهینه سازی فرآیندهای تولید
۴. پیش‌بینی خوردگی
هوش مصنوعی می‌تواند در پیش‌بینی خوردگی مواد و طراحی مواد مقاوم به خوردگی کاربرد داشته باشد. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان خواص مختلف مواد را پیش‌بینی کرد و موادی را طراحی کرد که مقاومت به خوردگی بالایی داشته باشند.
۵. تشخیص خرابی
هوش مصنوعی می‌تواند در تشخیص خرابی‌های مواد مورد استفاده قرار گیرد. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان خرابی‌های مواد را تشخیص داد و جلوی خرابی و تعمیرات ناگهانی را گرفت.
هوش مصنوعی در تشخیص خرابی‌های مواد در صنایع مختلف، از جمله صنایع خودروسازی، هواپیماسازی، صنایع نفت و گاز، صنایع الکترونیکی، صنایع فلزی و غیره، به‌کار می‌رود. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی، می‌توان خرابی‌های مواد را تشخیص داد و جلوی خرابی و تعمیرات ناگهانی را گرفت.
در صنایع خودروسازی، هوش مصنوعی به‌طور گسترده در تشخیص خرابی‌های مواد، مانند خرابی موتور، گیربکس، ترمز و غیره، کاربرد دارد. با استفاده از سامانه‌های هوشمند، می‌توان خرابی‌های مواد را به‌صورت سریع و دقیق تشخیص داد و در صورت نیاز، عملیات تعمیر و نگهداری را انجام داد.
در صنایع هواپیماسازی نیز، هوش مصنوعی به‌طور گسترده در تشخیص خرابی‌های مواد و قطعات، مانند خرابی موتور، قطعات پره‌ها، سیستم‌های الکترونیکی و غیره، کاربرد دارد. با استفاده از سامانه‌های هوشمند، می‌توان خرابی‌های مواد را به‌صورت سریع و دقیق تشخیص داد و در صورت نیاز، عملیات تعمیر و نگهداری را انجام داد.
در صنایع نفت و گاز نیز، هوش مصنوعی به‌طور گسترده در تشخیص خرابی‌های مواد، مانند خرابی لوله‌ها، تجهیزات حفاری، پمپ‌ها و غیره، کاربرد دارد. با استفاده از سامانه‌های هوشمند، می‌توان خرابی‌های مواد را به‌صورت سریع و دقیق تشخیص داد و در صورت نیاز، عملیات تعمیر و نگهداری را انجام داد.
منبع: “Machine Learning and Materials Science”,Jilles Vreeken , Peter Gehler
