Accelererar innovation inom adaptiva material för motståndskraftiga ståltekniker med dubbla användningsområden (ADMIRE)

Syfte och mål

Projektet syftar till att leverera en AI-driven digital plattform som tillämpar fysikinformerad maskininlärning för att accelerera design och implementering av avancerade stållegeringar för dubbla användningsområden. Genom att bädda in grundläggande fysikaliska principer direkt i AI-modellerna kommer plattformen att möjliggöra högkvalitativa förutsägelser och snabb optimering av legeringskompositioner och bearbetningsvägar.

Förväntade effekter och resultat

De förväntade resultaten är: 1. Utveckling av en modulär, fysikinformerad AI-motor för legeringsdesign och simulering. 2. Integrering med fysisk modellering och empiriska data i prediktiva arbetsflöden. 3. Etablering av en effektiv arkitektur för den digitala plattformen för att stödja stålutveckling och driftsättning. 4. Validering av plattformen genom representativa civila och militära användningsfall.

Planerat upplägg och genomförande

Projektet är strukturerat kring fyra arbetspaket – uppsökande verksamhet till försvarsindustrin, anpassning av den digitala plattformen för den civila marknaden för försvarstillämpningar, validering med en försvarspartner och spridning till både försvars- och civila intressenter. Tillsammans är dessa arbetspaket utformade för att både leverera en validerad prototyp med dubbla användningsområden och förbereda Ferritico fullt ut för acceleratorprogrammet.