Derivation of Novel Isotropic Metamaterials at the Hashin Shtrikman Stiffness Limit Enabled by Physics Informed Neural Networks
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि भौतिकी-सूचित तंत्रिका नेटवर्क (Physics Informed Neural Networks) व्यवस्थित रूप से नवीन क्लोज्ड-सेल आइसोट्रोपिक मेटा-मटेरियल्स को व्युत्पन्न कर सकते हैं जो निकट-HS ऊपरी सीमा कठोरता (0.4 सापेक्ष घनत्व पर 90%) और निकट-आइसोट्रोपिक व्यवहार प्राप्त करते हैं, जो इष्टतम अल्ट्रास्टिफ प्रदर्शन के लिए न्यूनतम छह प्लेटों की आवश्यकता के साथ अधिकांश मौजूदा आर्किटेक्चरों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
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एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहाँ हमारे पुलों, हवाई जहाजों और खेल के उपकरणों को थामे रखने वाली सामग्रियां बिना अपनी मजबूती खोए काफी हल्की बनाई जा सकें। दशकों से, इंजीनियरों ने "मेटामटेरियल्स" (metamaterials) बनाकर इस सपने का पीछा किया है—ऐसी संरचनाएं जिन्हें सूक्ष्म स्तर पर इस तरह से इंजीनियर किया गया है कि वे उन तरीकों से व्यवहार करें जो प्रकृति में विरल हैं। लक्ष्य ऐसे लैटिस (lattices), या खुले ढांचे बनाना है, जो भारी भार उठाने के लिए पर्याप्त सख्त हों लेकिन ईंधन और ऊर्जा बचाने के लिए पर्याप्त हल्के भी हों। चुनौती एक कठिन समझौते में निहित है: जो संरचनाएं अविश्वसनीय रूप से सख्त होती हैं, वे कुछ दिशाओं में आसानी से मुड़ सकती हैं जबकि अन्य दिशाओं में कठोर बनी रहती हैं, जिससे वे अप्रत्याशित हो जाती हैं। इसके विपरीत, वे सामग्रियां जो सभी दिशाओं में समान होती हैं, जिन्हें आइसोट्रोपिक (isotropic) कहा जाता है, अक्सर आवश्यक कठोरता की कमी रखती हैं। शोधकर्ता लंबे समय से एक ऐसे डिजाइन की तलाश में रहे हैं जो पूरी तरह से समान और अधिकतम रूप से सख्त हो, जो एक प्रसिद्ध गणितीय सीमा द्वारा परिभाषित है जिसे हाशिन-श्रिकमैन (Hashin-Shtrikman) सीमा कहा जाता है।
हाल तक, इन आदर्श डिजाइनों को खोजने के लिए एक धीमी, परीक्षण-और-त्रुटि (trial-and-error) वाली प्रक्रिया की आवश्यकता होती थी। वैज्ञानिक एक आकार का अनुमान लगाते थे, ज्ञात ज्यामितीय पैटर्न को मिलाते थे, और फिर शक्तिशाली कंप्यूटरों का उपयोग करके डिजाइन में बदलाव करते थे, इस उम्मीद में कि वे एक ऐसे समाधान तक पहुँच पाएंगे जो समान और मजबूत दोनों हो। यह दृष्टिकोण एक अंधेरे कमरे में हर संभव आकार का परीक्षण करके एक विशिष्ट चाबी खोजने जैसा था; यह अक्षम था और मानवीय अंतर्ज्ञान पर बहुत अधिक निर्भर था। सिंगापुर की नानयांग टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं द्वारा किए गए एक नए अध्ययन ने इस दृष्टिकोण को बदल दिया है। आकारों का अनुमान लगाने के बजाय, उन्होंने 'फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क' (Physics-Informed Neural Network) नामक एक प्रकार के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग किया। इस उपकरण को एक अत्यधिक अनुशासित छात्र के रूप में समझें जो भौतिकी के मूलभूत नियमों को सीखता है और फिर पीछे की ओर काम करके यह पता लगाता है कि किसी संरचना को उन नियमों का पूरी तरह से पालन करने के लिए वास्तव में कैसा दिखना चाहिए। कंप्यूटर को कठोरता और एकरूपता के समीकरण खिलाकर, शोधकर्ताओं ने मशीन को उन प्लेटों के कोणों और स्थितियों के लिए हल करने दिया जो लैटिस बनाते हैं, न कि पहले से तय विचार के आधार पर लैटिस के स्वरूप से शुरुआत की।
शोधकर्ताओं ने पतली छड़ों के बजाय सपाट प्लेटों से बने लैटिस पर ध्यान केंद्रित किया। छड़ें केवल अपनी लंबाई के साथ खिंच या दब सकती हैं, जबकि प्लेटें अपने सपाट सतह के भीतर किसी भी दिशा से लगने वाले बलों का विरोध कर सकती हैं, जो वजन उठाने का एक बहुत अधिक कुशल तरीका प्रदान करती हैं। टीम ने कंप्यूटर से उन प्लेटों के सबसे सरल विन्यास को खोजने के लिए कहा जो एक ऐसी सामग्री का परिणाम देंगे जो महसूस करती है कि वह हर दिशा में एक समान है, चाहे आप उसे किसी भी तरफ से दबाएं। उन्होंने प्लेटों की बदलती संख्या के साथ डिजाइनों का परीक्षण किया, कम संख्या से शुरू किया और ऊपर की ओर बढ़े। कंप्यूटर को छह से कम प्लेटों के साथ समाधान खोजने में संघर्ष करना पड़ा, लेकिन जब वह छह पर पहुँचा, तो उसने सफलतापूर्वक एक अनूठा विन्यास पहचान लिया। यह छह-प्लेट वाला डिजाइन, जो एक डोडेकाहेड्रोन (dodecahedron)—एक ऐसा आकार जिसकी बारह सपाट भुजाएं होती हैं—के चेहरों जैसा दिखता है, एक बड़ी सफलता थी क्योंकि पिछले शोधों ने सुझाव दिया था कि इस स्तर की एकरूपता प्राप्त करने के लिए कम से कम सात प्लेटों की आवश्यकता होती है। कंप्यूटर ने एक ज्ञात सात-प्लेट वाले डिजाइन को भी पुनः खोजा, जिससे पुष्टि हुई कि विधि सही ढंग से काम कर रही थी, और फिर आठ, नौ और दस प्लेटों के साथ नए, वैध डिजाइन भी बनाए।
यह देखने के लिए कि क्या कंप्यूटर द्वारा निर्मित ये डिजाइन वास्तविक दुनिया में टिक पाएंगे, टीम को इन्हें बनाना था। चूंकि ये लैटिस पूरी तरह से बंद स्थानों से बने हैं जिनमें हवा या तरल निकलने के लिए कोई छेद नहीं है, इसलिए इन्हें मानक 3D प्रिंटिंग विधियों का उपयोग करके बनाना अत्यंत कठिन है। शोधकर्ताओं ने 'लेजर पल्स्ड इंटीग्रेशन ऑफ शीट्स' (Laser Pulsed Integration of Sheets) नामक एक विशेष तकनीक का उपयोग किया, जो धातु की पतली परतों को परत-दर-परत एक साथ वेल्ड करती है ताकि एक ठोस, सीलबंद संरचना बनाई जा सके। उन्होंने स्टेनलेस स्टील में छह-प्लेट वाले डिजाइन के नमूने प्रिंट किए और उन्हें दबाव में परखा। परिणाम आश्चर्यजनक थे। निर्मित लैटिस बिल्कुल वैसा ही व्यवहार करते थे जैसा कंप्यूटर सिमुलेशन ने भविष्यवाणी की थी। दबाने पर, उनकी कठोरता उस घनत्व वाली सामग्रियों की सैद्धांतिक अधिकतम सीमा के लगभग नब्बे प्रतिशत तक पहुँच गई। वे उल्लेखनीय रूप से समान भी रहे, चाहे उन्हें ऊपर, बगल या कोने से दबाया गया हो।
हालाँकि, अध्ययन ने एक सूक्ष्म खामी भी उजागर की। जबकि कंप्यूटर ने प्लेटों के कोणों को पूरी तरह से हल किया था, लेकिन उन्हें 3D ब्लॉक में जोड़ने के लिए उपयोग की जाने वाली विधि ने वहां तीखे कोने बना दिए जहां प्लेटें मिलती हैं। जब सामग्री पर भार डाला गया, तो इन तीखे कोनों के कारण प्लेटें थोड़ी झुक गईं, जिससे आदर्श गणितीय मॉडल की तुलना में समग्र कठोरता थोड़ी कम हो गई। इसके बावजूद, नए डिजाइनों ने वैज्ञानिक साहित्य में रिपोर्ट किए गए अधिकांश अन्य आइसोट्रोपिक संरचनाओं को पीछे छोड़ दिया, विशेष रूप से उच्च घनत्व पर। शोधकर्ताओं ने पाया कि दस से अधिक प्लेटें जोड़ने से परिणामों में कोई महत्वपूर्ण सुधार नहीं हुआ, जिससे यह संकेत मिलता है कि छह-प्लेट वाला समाधान इस उच्च स्तर के प्रदर्शन को प्राप्त करने का सबसे सरल संभव तरीका है।
यह कार्य उन्नत सामग्रियों को डिजाइन करने के तरीके में एक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। मानवीय रचनात्मकता पर सही आकार का अनुमान लगाने के लिए निर्भर रहने के बजाय, उन्होंने प्रदर्शित किया है कि एक कंप्यूटर केवल भौतिकी के नियमों से व्यवस्थित रूप से इष्टतम ज्यामिति को व्युत्पन्न कर सकता है। परिणामी सामग्रियां केवल सैद्धांतिक जिज्ञासाएं नहीं हैं; वे व्यावहारिक, निर्माण योग्य संरचनाएं हैं जो एयरोस्पेस, ऑटोमोटिव और सुरक्षात्मक गियर के लिए हल्के, अधिक कुशल घटकों की ओर ले जा सकती हैं। यह सिद्ध करके कि एक छह-प्लेट व्यवस्था इस उच्च स्तर की कठोरता वाली लगभग पूर्ण सामग्री बनाने के लिए पर्याप्त है, यह अध्ययन मेटामटेरियल्स की एक नई श्रेणी के द्वार खोलता है जो अपने निर्माण में सरल और अपने प्रदर्शन में असाधारण हैं।
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