
Riepilogo: È stato sviluppato un nuovo metodo basato sull'intelligenza artificiale per progettare risonatori acustici ventilati (VAR) che bloccano il rumore mantenendo la ventilazione, offrendo una potenziale soluzione all'inquinamento acustico negli ambienti urbani. Il metodo utilizza un modello di apprendimento profondo e algoritmi genetici per ottimizzare la forma del risonatore, ottenendo un'ampia attenuazione del suono su varie frequenze. Questa tecnologia potrebbe migliorare la qualità del sonno e la salute generale nelle aree rumorose senza compromettere il flusso d'aria.
Punti chiave:
- Progettazione basata sull'intelligenza artificiale: L'uso dell'intelligenza artificiale e di algoritmi genetici consente la creazione di risonatori acustici ventilati che bloccano il rumore in modo più efficace rispetto ai metodi tradizionali, mantenendo al contempo il flusso d'aria.
- Attenuazione del rumore a banda larga: I design ottimizzati garantiscono un'ampia attenuazione del suono su diverse frequenze, risultando efficaci contro diversi tipi di rumore urbano.
- Potenziali benefici per la salute: Questa tecnologia potrebbe ridurre significativamente l'inquinamento acustico negli ambienti urbani, migliorando la qualità del sonno e il benessere generale.
L'inquinamento acustico è diventato sempre più diffuso nelle aree urbane, dovuto al traffico, alle attività edilizie e alle fabbriche, e può avere gravi ripercussioni sulla salute, causando stress, disturbi del sonno e problemi cardiovascolari.
Di conseguenza, sono stati proposti vari metodi per la riduzione del rumore, come il blocco fisico del percorso del suono e il controllo attivo del rumore. Tuttavia, poiché il suono viaggia attraverso l'aria, il blocco fisico del suono può anche portare a una scarsa ventilazione, evidenziando la necessità di ricerca sull'attenuazione del suono e sulla ventilazione simultanee.
I metamateriali acustici (AM) sono stati ampiamente studiati come una soluzione promettente per questo scopo grazie alle loro proprietà acustiche uniche. Di recente è stato proposto un nuovo tipo di AM, chiamato risonatore acustico ventilato (VAR), che può manipolare sia le onde sonore che il flusso d'aria utilizzando solo forme geometriche. Può bloccare anche il rumore a bassa frequenza con una struttura compatta mantenendo la ventilazione.
Un VAR è costituito da una guida d'onda che indirizza le onde sonore verso una cavità risonante che le intrappola. Per prestazioni appropriate, un VAR richiede una forma funzionale ottimizzata per l'attenuazione del suono a banda larga su una frequenza di picco goal. Tuttavia, i metodi di progettazione analitica convenzionali consentono solo progetti parametrici relativamente semplici e non possono essere utilizzati per ottenere VAR con geometrie complesse.
Innovazioni nel design con l'intelligenza artificiale
Per affrontare questa limitazione, un team di ricercatori coreani, guidato dal professore associato Sang Il mio parcodottore di ricerca, presso la Facoltà di Ingegneria Meccanica della Pusan National University ha sviluppato un metodo di progettazione inversa basato sul deep learning.
“Abbiamo proposto una strategia di esplorazione dello spazio latente che ricerca VAR a banda larga con la frequenza target tramite ottimizzazione basata su algoritmi genetici. Rispetto ai metodi convenzionali, il nostro approccio consente un'elevata flessibilità di progettazione riducendo al contempo i costi computazionali”, afferma Park in un comunicato.
Lo studio è stato pubblicato in .
Nel metodo di progettazione inversa proposto, un autoencoder variazionale condizionale (CVAE), un modello generativo di apprendimento profondo, codifica le caratteristiche geometriche del VAR nello spazio latente. Lo spazio latente è uno spazio di dimensione inferiore che contiene le informazioni essenziali di un input di dimensione superiore, in questo caso, il VAR. Per generare questo spazio, il CVAE viene addestrato con immagini di sezione trasversale della cavità risonante del VAR e informazioni sulla frequenza di picco.
Lo spazio latente generato viene quindi utilizzato per l'ottimizzazione dell'algoritmo genetico (GA), mirata alla ricerca di un VAR con prestazioni di attenuazione del suono a banda larga per varie frequenze goal di picco. GA applica un approccio basato sulla selezione naturale per cercare un VAR ottimizzato su più generazioni successive, molto simile alla selezione di geni favorevoli nell'evoluzione biologica.
Implicazioni future per la vita urbana e oltre
I ricercatori hanno addestrato il CVAE con immagini di sezione trasversale di VAR con una cavità risonante a forma di T con valori variabili per i suoi parametri di progettazione. Utilizzando questi dati, la loro strategia di ottimizzazione ha prodotto un VAR non parametrico con una struttura atipica ma funzionale. I ricercatori hanno confrontato i risultati di ottimizzazione con il VAR che aveva la larghezza di banda più ampia nei dati di addestramento per ciascuna frequenza goal e hanno scoperto che i progetti ottimizzati mostravano larghezze di banda più ampie in tutti i casi.
Inoltre, hanno confrontato le prestazioni del VAR non parametrico con quello progettato utilizzando un metodo di progettazione inversa basato sui parametri e hanno scoperto che il primo aveva larghezze di banda notevolmente maggiori.
“I nostri VAR a banda ultra larga possono essere distribuiti in ambienti urbani per ridurre efficacemente l'inquinamento acustico senza compromettere la ventilazione, migliorando così la qualità della vita creando spazi abitativi e lavorativi più silenziosi e confortevoli”, afferma Parks in un comunicato. “Inoltre, la nostra strategia apre nuovi orizzonti per la progettazione basata sull'intelligenza artificiale di strutture meccaniche complesse, rivoluzionando potenzialmente settori come l'ingegneria automobilistica e aerospaziale”.