Mit Hilfe von Vögeln reduzieren Experten die Suchzeiten für neuartige hochentropische Legierungen auf Sekunden
Hybrider CS-Algorithmus lehnt sich an das Verhalten von Kuckucksvögeln an
Experten für Computermaterialien am Ames Laboratory des US-Energieministeriums haben einen Algorithmus weiterentwickelt, der sich an den Nistgewohnheiten von Kuckucksvögeln orientiert und die Suchzeit nach neuen Hightech-Legierungen von Wochen auf wenige Sekunden reduziert.
Computermaterialwissenschaftler am Ames Laboratory entwickelten einen evolutionären Algorithmus mit einer Hybridversion eines Computerprogramms namens Cuckoo Search (CS), das das Brutparasitenverhalten von Kuckucksvögeln nachahmt.
U.S. Department of Energy, Ames Laboratory
Die Wissenschaftler untersuchen eine Art von Legierungen, die als hochentropische Legierungen bezeichnet werden, eine neuartige Klasse von Materialien, die wegen einer Vielzahl ungewöhnlicher und potenziell vorteilhafter Eigenschaften sehr begehrt sind. Sie sind leicht im Verhältnis zu ihrer Festigkeit, bruchfest, sehr korrosions- und oxidationsbeständig und halten auch hohen Temperaturen und Drücken stand - was sie zu attraktiven Materialien für die Luft- und Raumfahrtindustrie, die Raumfahrt, die Kernenergie und die Verteidigung macht.
Obwohl diese Materialien vielversprechend sind, stellen sie Wissenschaftler, die versuchen, sie für den Einsatz in Technologien zu suchen und anzupassen, vor große Schwierigkeiten. Da diese Legierungen aus fünf oder mehr verschiedenen Elementen aufgebaut sind, sind sie teuer und schwierig zu entwickeln und experimentell zu erforschen, was einen Edison-ähnlichen Ansatz unmöglich macht. Mit so vielen Zutaten und so vielen verschiedenen Möglichkeiten, sie zu konstruieren, gibt es fast endlose Permutationen von Rezepten für ihr Design. Wie grenzen Forscher unter buchstäblich Milliarden von Optionen ihre Suche auf einige wenige hervorragende potenzielle Kandidaten für eine Anwendung ein?
Die Antwort ist in diesem Fall ein evolutionärer Algorithmus, der eine Hybridversion eines vor zehn Jahren entwickelten Computerprogramms namens Cuckoo Search (CS) verwendet. Kuckucksvögel sind Brutparasiten, die ihre Eier in das Nest eines Wirtsvogels legen, so dass sie das größere, stärkere Kuckucksküken schließlich als ihr eigenes aufziehen.
"Diese 'Survival of the fittest'-Strategie aus dem Verhalten der Vögel ist die Idee hinter Cuckoo Search", sagt Duane Johnson, ein Computermaterialwissenschaftler am Ames Laboratory. Jedes Ei repräsentiert eine mögliche Lösung, die darum konkurriert, die beste Lösung in einem bestimmten Nest in einer festen Anzahl von möglichen Nestern zu sein. Die beste Lösung eines jeden Nests konkurriert mit anderen Nestern, bis die beste Lösung gefunden ist.
Das Team des Ames Laboratory hat der Kuckuckssuche eine Wendung gegeben, die den Prozess der Suche nach idealen Legierungen oder dem besten "Ei" innerhalb einer riesigen Anzahl von Möglichkeiten erheblich beschleunigt. Das ursprüngliche CS macht sich ein mathematisches Konzept namens Lévy-Flug zunutze, das von Computertheoretikern bei der Suche in extrem großen Datensätzen eingesetzt wird. Aber während diese Methode für große Datensätze funktioniert, fand das Team des Ames Labs heraus, dass die Kombination eines anderen mathematischen Konzepts, eines Monte-Carlo-Algorithmus, mit Lévy-Flug die Zeit bis zum Erreichen optimaler Kandidaten für hochentropische Legierungen stark reduzierte und optimale Modelle fast im Handumdrehen lieferte.
"Mit der Beseitigung des Engpasses bei der Modellerstellung können Berechnungen durchgeführt werden, die derzeit unpraktisch sind", sagte Johnson. "Da unser hybrides CS problemagnostisch ist, bietet es Anwendungen bei der Optimierung in vielen verschiedenen Bereichen."
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