Tekoäly voi antaa 3D-tulostimille uusia ominaisuuksia

Kodin 3D-tulostimet voivat olla hyödyllisempiä tekoälyn (AI) kehityksen ansiosta.

Äskettäin julkaistun tutkimuksen mukaan tutkijat käyttävät koneoppimista valmistaakseen painomateriaaleja, jotka ovat vahvempia ja sitkeämpiä paperi.

Uusilla materiaaleilla voisi olla sovelluksia, jotka vaihtelevat teollisesta harrastaja-3D-tulostukseen, kuten tietylle elektroniikalle räätälöidyt pakkaukset, räätälöidyt henkilösuojaimet tai jopa suunnittelija huonekalut, Keith A. RuskeaBostonin yliopiston insinööriprofessori, joka oli tutkimuksen suorittaneiden tutkijoiden joukossa, kertoi Lifewirelle sähköpostihaastattelussa.

"Tavoitteemme on oppia 3D-tulostamaan tehokkaita mekaanisia komponentteja", hän lisäsi. "Näillä voi olla sovelluksia, jotka vaihtelevat teollisesta harrastaja-3D-tulostukseen, kuten pakkaamiseen räätälöity tiettyyn elektroniikkaan, räätälöityihin henkilösuojaimiin tai jopa suunnittelijoihin huonekalut."

Tulosta mitään?

Brownin tiimin kehittämässä järjestelmässä algoritmi suorittaa suurimman osan etsintäprosessista löytääkseen uusia tulostusmateriaaleja.

"Meidän lähestymistapamme on yhdistää automatisoitu valmistus ja testaus koneoppimiseen tunnistaaksemme nopeasti ja tehokkaasti tehokkaita komponentteja", Brown sanoi. "Pohjimmiltaan meillä on itsenäinen robotti, joka tutkii näitä mekaanisia järjestelmiä valvonnassamme."

Ihminen valitsee muutaman ainesosan, syöttää niiden kemiallisen koostumuksen tiedot algoritmiin ja määrittelee uuden materiaalin mekaaniset ominaisuudet. Algoritmi lisää tai vähentää sitten näiden komponenttien määriä ja tarkistaa, miten kukin kaava vaikuttaa materiaalin ominaisuuksiin ennen kuin se saavuttaa ihanteellisen yhdistelmän.

Lehden mukaan tutkijat käyttivät järjestelmää parantaakseen uutta 3D-tulostusmustetta, joka kovettuu ultraviolettivalolle altistuessaan. He tunnistivat kuusi kemikaalia käytettäväksi formulaatioissa ja asettivat algoritmin tavoitteeksi löytää lujuuden, jäykkyyden ja lujuuden kannalta parhaiten suoriutuva materiaali.

Ilman tekoälyä näiden kolmen ominaisuuden optimointi olisi hankalaa, koska ne voivat toimia ristiin. Esimerkiksi vahvin materiaali ei välttämättä ole jäykin.

"Raakavoimatutkimus saattaa mahdollistaa noin 100 materiaalin tutkimisen." Joshua AgarLehighin yliopiston professori, joka käyttää koneoppimista löytääkseen uusia materiaaleja, kertoi Lifewirelle sähköpostihaastattelussa. "Tekoäly ja automaattiset kokeet voivat mahdollistaa miljoonien näytteiden etsimisen."

Ihmiskemisti pyrkii yleensä maksimoimaan yhden ominaisuuden kerrallaan, mikä johtaa moniin kokeisiin ja paljon jätettä. Mutta tekoäly pystyi tekemään sen paljon nopeammin kuin ihminen.

"Tekoälyn käyttäminen 3D-tulostuksessa mahdollistaa satojen toistojen suorittamisen halutuilla ominaisuuksilla samassa ajassa kuin kemisti suorittaa yhden tai kaksi." Alessio Lorusso, Roboze-yhtiön, joka käyttää tekoälyä materiaalien kehittämiseen, toimitusjohtaja kertoi Lifewirelle sähköpostihaastattelussa. Hän ei ollut mukana MIT-tutkimuksessa. "Tämä on selvästikin merkittävää aikaa ja kustannuksia säästävää tekniikkaa."

Tulevaisuus voidaan painaa

Painomateriaalien etsintäprosessia voitaisiin nopeuttaa entistä nopeammin lisäämällä automaatiota, Mike FosheyMIT-professori ja julkaisun toinen pääkirjoittaja sanoi lehdistötiedotteessa. Tutkijat sekoittivat ja testasivat jokaisen näytteen käsin, mutta robotit voisivat käyttää annostelu- ja sekoitusjärjestelmiä tulevissa järjestelmäversioissa.

Lopulta tutkijat aikovat testata tekoälyprosessia uusien 3D-tulostusmusteiden kehittämisen lisäksi.

"Tällä on laajoja sovelluksia materiaalitieteessä yleensä", Foshey sanoi. "Jos esimerkiksi halusit suunnitella uudentyyppisiä akkuja, jotka ovat tehokkaampia ja halvempia, voit käyttää tällaista järjestelmää. Tai jos haluat optimoida maalin hyvin toimivalle ja ympäristöystävälliselle autolle, tämä järjestelmä voisi myös tehdä sen."

Tekoälyohjattujen materiaalien mahdollisuudet ovat "loputtomat", kun algoritmi on kehitetty ja koneella on tarpeeksi tietoa aloittaakseen sen soveltamisen tarkasti, Lorusso sanoi.

"Uskomme, että on hyödyllistä löytää uusia materiaaleja, koska superpolymeerien ja komposiittien nykyiset suorituskyvyt tarjoavat mahdollisuuden valmistaa loppukäyttöosia", hän lisäsi. "Ne voisivat korvata metalleja ja luoda kiertotalousmallin, jossa raaka-aine uusiutuu jatkuvasti jatkuvalla kierrätyksellä."