粉末工程将人工智能融入其中

想象一个没有粉末的世界。听起来可能有点夸张，但我们的日常生活与粉末有着千丝万缕的联系，从食品、药品、化妆品到电池、陶瓷等，在所有这些行业中，粉末混合是一个重要的单元操作，将不同类型的粉末混合在一起，以形成粉末。达到统一。然而，很难预测什么条件最适合实现所需的均匀性，因为该过程通常依赖于反复试验以及工程师的专业知识。

使用离散元法(DEM)的数值模拟作为一种可以准确预测粉末混合的方法已被广泛使用。这是通过在很短的时间范围(1/1,000,000秒)内计算所有颗粒的运动，使用计算值计算整个粉末的运动，然后一遍又一遍地重复该过程来计算运动来实现的。每个粒子提前一小段时间。因此，预测粉末混合所需的大量时间显着妨碍了大规模和长时间粉末混合过程的能力。

由 Hideya Nakamura 副教授、Shuji Ohsaki 副教授、Satoru Watano 教授和博士领导的研究小组 大阪都立大学工程研究生院的学生 Naoki Kishida 使用人工智能开发了一种新的模拟方法。此外，该团队还成功将计算速度提高了约 350 倍。这种新方法的特点是使用循环神经网络(RNN)，能够以较低的计算成本进行长时间尺度的粉末混合模拟，同时保持与传统方法相同的精度水平。

“我们成功地利用了我们多年来磨练的粉末技术知识，并将其与机器学习相结合，以快速预测复杂粉末的独特行为，”中村教授解释道。“我们希望在这一成就的基础上，为寻求提高产品质量和简化生产的行业的未来做出贡献。”

他们的研究结果发表在《化学工程杂志》上。

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