L'IA pourrait donner aux imprimantes 3D de nouvelles capacités

Les imprimantes 3D domestiques pourraient devenir plus utiles grâce aux progrès de l'intelligence artificielle (IA).

Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour fabriquer des matériaux d'impression plus solides et plus résistants, selon une étude récemment publiée papier.

Les nouveaux matériaux pourraient avoir des applications allant de l'impression 3D industrielle à l'impression 3D pour les amateurs, telles que emballage sur mesure pour électronique spécifique, équipement de protection individuelle sur mesure, ou même designer un meuble,

Keith A. brun, un professeur d'ingénierie à l'Université de Boston qui faisait partie des chercheurs ayant mené l'étude, a déclaré à Lifewire dans une interview par e-mail.

"Notre objectif est d'apprendre à imprimer en 3D des composants mécaniques hautes performances", a-t-il ajouté. « Ceux-ci peuvent avoir des applications allant de l'impression 3D industrielle à l'impression 3D pour les amateurs, comme l'emballage sur mesure pour une électronique spécifique, un équipement de protection individuelle personnalisé, ou même un concepteur un meuble."

Imprimer quelque chose?

Dans le système développé par l'équipe de Brown, un algorithme effectue la majeure partie du processus de découverte pour trouver de nouveaux matériaux d'impression.

"Notre approche consiste à combiner la fabrication et les tests automatisés avec l'apprentissage automatique pour identifier rapidement et efficacement les composants les plus performants", a déclaré Brown. « Essentiellement, nous avons un robot autonome qui étudie ces systèmes mécaniques sous notre supervision. »

Un humain sélectionne quelques ingrédients, saisit des détails sur leurs compositions chimiques dans l'algorithme et définit les propriétés mécaniques du nouveau matériau. L'algorithme augmente ou diminue ensuite les quantités de ces composants et vérifie comment chaque formule affecte les propriétés du matériau avant d'arriver à la combinaison idéale.

Les chercheurs ont utilisé le système pour améliorer une nouvelle encre d'impression 3D qui durcit lorsqu'elle est exposée à la lumière ultraviolette, selon le document. Ils ont identifié six produits chimiques à utiliser dans les formulations et ont fixé l'objectif de l'algorithme de découvrir le matériau le plus performant en termes de ténacité, de rigidité et de résistance.

Sans l'IA, l'optimisation de ces trois propriétés serait délicate car elles peuvent fonctionner à contre-courant. Par exemple, le matériau le plus résistant peut ne pas être le plus rigide.

"L'exploration par force brute pourrait permettre l'exploration d'une centaine de matériaux", Josué Agar, un professeur à l'Université Lehigh qui utilise l'apprentissage automatique pour découvrir de nouveaux matériaux, a déclaré à Lifewire dans une interview par e-mail. "L'IA et les expériences automatisées peuvent permettre de rechercher des millions d'échantillons."

Un chimiste humain essaierait généralement de maximiser une propriété à la fois, ce qui entraînerait de nombreuses expériences et beaucoup de déchets. Mais l'IA était capable de le faire beaucoup plus rapidement qu'un humain.

« L'utilisation de l'IA dans l'impression 3D lui permet d'effectuer des centaines de répétitions avec les caractéristiques souhaitées dans le même laps de temps qu'un chimiste en exécutant une ou deux », Alessio Lorusso, PDG de Roboze, une entreprise qui utilise l'IA pour développer des matériaux, a déclaré à Lifewire dans une interview par e-mail. Il n'a pas été impliqué dans la recherche du MIT. « C'est évidemment une technologie remarquable qui permet de réduire les délais et les coûts. »

L'avenir peut être imprimé

Le processus de découverte des matériaux d'impression pourrait être rendu encore plus rapide avec plus d'automatisation, Mike Foshey, un professeur du MIT et co-auteur principal de l'article, a déclaré dans un communiqué de presse. Les chercheurs ont mélangé et testé chaque échantillon à la main, mais les robots pourraient faire fonctionner les systèmes de distribution et de mélange dans les futures versions du système.

À terme, les chercheurs prévoient de tester le processus d'IA pour des utilisations autres que le développement de nouvelles encres d'impression 3D.

"Cela a de larges applications dans la science des matériaux en général", a déclaré Foshey. « Par exemple, si vous vouliez concevoir de nouveaux types de batteries plus efficaces et moins coûteux, vous pourriez utiliser un système comme celui-ci pour le faire. Ou, si vous vouliez optimiser la peinture pour une voiture performante et respectueuse de l'environnement, ce système pourrait également le faire."

Les possibilités pour les matériaux pilotés par l'IA sont "infinies" une fois que l'algorithme est développé et que la machine dispose de suffisamment de données pour commencer à l'appliquer avec précision, a déclaré Lorusso.

"Nous pensons qu'il est utile de trouver de nouveaux matériaux car les performances atteintes aujourd'hui par les super polymères et composites offrent la possibilité de produire des pièces d'usage final", a-t-il ajouté. "Ils pourraient remplacer les métaux et créer un modèle d'économie circulaire, où la matière première continue de se régénérer grâce à un recyclage constant."