“由于雨水，冰雹和沙塵的影響，葉片材料受到侵蝕，這大大降低了風(fēng)(fēng)力渦輪機的使用壽命。加速更換渦輪機變得昂貴：所有風(fēng)(fēng)力發(fā)(fā)電的價(jià)值高達2%至4%由于這個(gè)問(wèn)題而失敗，“VTT的首席科研員Anssi Laukkanen說(shuō)。 “這個(gè)特定行業(yè)(yè)中的典型問(wèn)題是成本高達數(shù)十億歐元并為所有風(fēng)(fēng)能帶來(lái)額外成本。隨著(zhù)風(fēng)(fēng)力發(fā)(fā)電機規(guī)模的增加以及風(fēng)(fēng)電場(chǎng)在越來(lái)越苛刻的條件下被放置在海上，其重要性在于問(wèn)題變得強調(diào)“，Laukkanen說(shuō)。 

人工智能（AI）找到了最好解決方案 在其反工程項目中，VTT模擬了材料問(wèn)題，并開(kāi)始虛擬地解決它。這是人工智能第一次用于開(kāi)發(fā)(fā)此規(guī)模的材料解決方案。原則上，可以找到用于風(fēng)(fēng)力渦輪機葉片的材料的無(wú)限數(shù)量的不同變化，所述材料由相同的材料部件組成但彼此略微不同。在所有這些替代方案中，人們需要找到最適合這一特定目的并滿(mǎn)足其操作要求的替代方案。 “人類(lèi)感知技能不足以可視化與材料解決方案優(yōu)(yōu)化相關(guān)(guān)的所有維度。另一方面，AI能夠揭示非常復(fù)雜的因果關(guān)(guān)系，模擬解決方案并經(jīng)(jīng)歷無(wú)數(shù)的替代方案Laukkanen指出，找到一個(gè)與要求集合相關(guān)(guān)的效果最好的那個(gè)“。