KI könnte 3D-Druckern neue Fähigkeiten verleihen

3D-Drucker für zu Hause könnten dank der Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) nützlicher werden.

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um Druckmaterialien stärker und widerstandsfähiger zu machen, so eine kürzlich veröffentlichte Papier.

Die neuen Materialien könnten Anwendungen haben, die vom industriellen bis hin zum Hobby-3D-Druck reichen, wie z maßgeschneiderte Verpackungen für spezielle Elektronik, maßgeschneiderte persönliche Schutzausrüstung oder sogar Designer Möbel, Keith A. Braun, ein Ingenieursprofessor an der Boston University, der zu den Forschern gehörte, die die Studie durchführten, sagte Lifewire in einem E-Mail-Interview.

„Unser Ziel ist es zu lernen, wie man mechanische Hochleistungskomponenten in 3D druckt“, fügte er hinzu. „Diese können Anwendungen haben, die vom industriellen bis hin zum Hobby-3D-Druck reichen, wie zum Beispiel Verpackungen maßgeschneidert für spezifische Elektronik, maßgeschneiderte persönliche Schutzausrüstung oder sogar Designer Möbel."

Alles drucken?

In dem von Browns Team entwickelten System übernimmt ein Algorithmus den größten Teil des Entdeckungsprozesses, um neue Druckmaterialien zu finden.

„Unser Ansatz besteht darin, automatisierte Fertigung und Tests mit maschinellem Lernen zu kombinieren, um schnell und effizient leistungsstarke Komponenten zu identifizieren“, sagte Brown. "Im Wesentlichen haben wir einen autonomen Roboter, der diese mechanischen Systeme unter unserer Aufsicht untersucht."

Ein Mensch wählt einige Zutaten aus, gibt Details zu ihrer chemischen Zusammensetzung in den Algorithmus ein und definiert die mechanischen Eigenschaften des neuen Materials. Der Algorithmus erhöht oder verringert dann die Mengen dieser Komponenten und prüft, wie sich jede Formel auf die Eigenschaften des Materials auswirkt, bevor er zur idealen Kombination gelangt.

Die Forscher verwendeten das System, um eine neue 3D-Druckfarbe zu verbessern, die laut dem Papier aushärtet, wenn sie ultraviolettem Licht ausgesetzt wird. Sie identifizierten sechs Chemikalien, die in den Formulierungen verwendet werden sollten, und legten das Ziel des Algorithmus fest, das Material mit der besten Leistung in Bezug auf Zähigkeit, Steifigkeit und Festigkeit zu ermitteln.

Ohne KI wäre es schwierig, diese drei Eigenschaften zu optimieren, da sie übergreifend arbeiten können. Beispielsweise ist das stärkste Material möglicherweise nicht das steifste.

"Brute-Force-Exploration könnte die Exploration von etwa 100 Materialien ermöglichen." Joshua Agar, ein Professor an der Lehigh University, der maschinelles Lernen verwendet, um neue Materialien zu entdecken, sagte Lifewire in einem E-Mail-Interview. "KI und automatisierte Experimente können die Suche nach Millionen von Proben ermöglichen."

Ein menschlicher Chemiker würde normalerweise versuchen, eine Eigenschaft nach der anderen zu maximieren, was zu vielen Experimenten und viel Abfall führt. Aber die KI war in der Lage, dies viel schneller als ein Mensch zu tun.

"Die Verwendung von KI im 3D-Druck ermöglicht es, Hunderte von Wiederholungen mit den gewünschten Eigenschaften im gleichen Zeitrahmen wie ein Chemiker durchzuführen, der eine oder zwei durchführt." Alessio Lorusso, CEO von Roboze, einem Unternehmen, das KI zur Entwicklung von Materialien verwendet, sagte Lifewire in einem E-Mail-Interview. Er war nicht an der MIT-Forschung beteiligt. "Dies ist offensichtlich eine bemerkenswert zeit- und kostensparende Technologie."

Die Zukunft kann gedruckt werden

Der Entdeckungsprozess für Druckmaterialien könnte durch mehr Automatisierung noch beschleunigt werden, Mike Foshey, ein MIT-Professor und Mitautor des Papiers, sagte in einer Pressemitteilung. Die Forscher mischten und testeten jede Probe von Hand, aber Roboter könnten die Dosier- und Mischsysteme in zukünftigen Systemversionen bedienen.

Schließlich planen die Forscher, den KI-Prozess für Anwendungen zu testen, die über die Entwicklung neuer 3D-Druckfarben hinausgehen.

"Dies hat breite Anwendungsmöglichkeiten in der Materialwissenschaft im Allgemeinen", sagte Foshey. „Wenn Sie beispielsweise neue Batterietypen mit höherer Effizienz und niedrigeren Kosten entwickeln wollten, könnten Sie ein solches System verwenden. Oder wenn Sie die Lackierung für ein Auto mit guter Leistung und Umweltfreundlichkeit optimieren wollten, könnte dieses System auch dies tun."

Die Möglichkeiten für KI-gesteuerte Materialien sind „endlos“, sobald der Algorithmus entwickelt ist und die Maschine über genügend Daten verfügt, um mit der genauen Anwendung zu beginnen, sagte Lorusso.

„Wir glauben, dass es nützlich ist, neue Materialien zu finden, da die heute von Superpolymeren und Verbundwerkstoffen erreichten Leistungen die Möglichkeit bieten, Endverbrauchsteile herzustellen“, fügte er hinzu. "Sie könnten Metalle ersetzen und ein Kreislaufwirtschaftsmodell schaffen, bei dem sich der Rohstoff durch ständiges Recycling selbst regeneriert."