Cientistas de materiais no Japão estão desenvolvendo uma técnica que reconhece e rotula estruturas microscópicas detalhadas dentro de aço soldado, muito parecido com alguns aplicativos que marcam amigos em suas fotos. A abordagem pode ajudar a acelerar nossa compreensão das propriedades do metal, ao mesmo tempo que abre o caminho para o design de novos materiais.

"Os metalúrgicos estão muito interessados ​​em analisar microestruturas de materiais porque eles determinam suas propriedades, "diz Dmitry Bulgarevich do Instituto Nacional de Ciência de Materiais do Japão (NIMS)." A maioria dos dados para esses estudos vem de técnicas de imagem de microscopia óptica ou eletrônica que podem produzir um
enorme quantidade de informações. "

Uma equipe de cientistas de materiais do NIMS e da Universidade de Tóquio explorou o uso do aprendizado de máquina para analisar rapidamente essas grandes quantidades de dados.

Eles prepararam ligas de aço feitas de carbono, silício, manganês, fósforo e enxofre por resfriamento de 1400 ° C em taxas diferentes:0,3 ° C, 1 ° C, 3 ° C, ou 10 ° C por segundo. As taxas de resfriamento variáveis ​​levaram à formação de diferentes microestruturas dentro do aço. Metalúrgicos especialistas identificaram manualmente três tipos de microestruturas em imagens microscópicas das ligas:ferrita / perlita, ferrita / perlita / bainita, e bainita / martensita. Subfases da ferrita também foram identificadas.

As imagens foram processadas e depois executadas em vários modelos de aprendizado de máquina, usando algoritmos para treiná-los para reconhecer e rotular as imagens. A equipe encontrou um método de classificação de aprendizado de máquina, chamada floresta aleatória, fez as previsões mais precisas da microestrutura da liga. Este método pode ser aplicado a uma ampla gama de metais em ambientes de pesquisa e indústria.

"Há muita esperança de que esse método de aprendizado de máquina ajude na automação da análise da microestrutura usando grandes conjuntos de dados e no desenvolvimento de novos materiais com as propriedades mecânicas desejadas, "Bulgarevich diz.