AI दे सकता है 3D प्रिंटर नई क्षमताएं

कृत्रिम बुद्धि (एआई) में प्रगति के लिए होम 3 डी प्रिंटर अधिक उपयोगी हो सकते हैं।

हाल ही में प्रकाशित एक के अनुसार, शोधकर्ता मशीन लर्निंग का उपयोग प्रिंटिंग सामग्री बनाने के लिए कर रहे हैं जो अधिक मजबूत और कठिन हैं कागज़.

नई सामग्रियों में ऐसे अनुप्रयोग हो सकते हैं जो औद्योगिक से लेकर शौकिया 3D प्रिंटिंग तक हो सकते हैं जैसे कि विशिष्ट इलेक्ट्रॉनिक्स, अनुकूलित व्यक्तिगत सुरक्षा उपकरण, या यहां तक ​​कि डिजाइनर के लिए तैयार पैकेजिंग फर्नीचर, कीथ ए. भूरा, बोस्टन विश्वविद्यालय के एक इंजीनियरिंग प्रोफेसर, जो अध्ययन करने वाले शोधकर्ताओं में से थे, ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया।

उन्होंने कहा, "हमारा लक्ष्य उच्च प्रदर्शन वाले यांत्रिक घटकों को 3डी प्रिंट करना सीखना है।" "इनमें ऐसे अनुप्रयोग हो सकते हैं जो औद्योगिक से लेकर शौकिया 3D प्रिंटिंग जैसे पैकेजिंग तक हो सकते हैं विशिष्ट इलेक्ट्रॉनिक्स, अनुकूलित व्यक्तिगत सुरक्षा उपकरण, या यहां तक ​​कि डिजाइनर के लिए सिलवाया गया फर्नीचर।"

कुछ भी प्रिंट करें?

ब्राउन की टीम द्वारा विकसित की गई प्रणाली में, एक एल्गोरिथ्म नई मुद्रण सामग्री खोजने के लिए अधिकांश खोज प्रक्रिया करता है।

ब्राउन ने कहा, "हमारा दृष्टिकोण मशीन सीखने के साथ स्वचालित विनिर्माण और परीक्षण को तेजी से और कुशलता से उच्च प्रदर्शन करने वाले घटकों की पहचान करना है।" "संक्षेप में, हमारे पास एक स्वायत्त रोबोट है जो हमारी देखरेख में इन यांत्रिक प्रणालियों का अध्ययन कर रहा है।"

एक मानव कुछ अवयवों का चयन करता है, उनके रासायनिक संघटन के विवरण को एल्गोरिथम में इनपुट करता है, और नई सामग्री के यांत्रिक गुणों को परिभाषित करता है। एल्गोरिथ्म तब उन घटकों की मात्रा को बढ़ाता या घटाता है और जांचता है कि आदर्श संयोजन पर पहुंचने से पहले प्रत्येक सूत्र सामग्री के गुणों को कैसे प्रभावित करता है।

कागज के अनुसार, शोधकर्ताओं ने एक नई 3 डी प्रिंटिंग स्याही को बेहतर बनाने के लिए सिस्टम का उपयोग किया, जो पराबैंगनी प्रकाश के संपर्क में आने पर सख्त हो जाती है। उन्होंने फॉर्मूलेशन में उपयोग करने के लिए छह रसायनों की पहचान की और कठोरता, कठोरता और ताकत के लिए सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाली सामग्री को उजागर करने के लिए एल्गोरिदम का उद्देश्य निर्धारित किया।

एआई के बिना, इन तीन गुणों को अनुकूलित करना मुश्किल होगा क्योंकि वे अलग-अलग उद्देश्यों पर काम कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, सबसे मजबूत सामग्री सबसे कठोर नहीं हो सकती है।

"क्रूर बल की खोज 100 या तो सामग्री की खोज की अनुमति दे सकती है," जोशुआ अगरीलेह विश्वविद्यालय के एक प्रोफेसर, जो नई सामग्री की खोज के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं, ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया। "एआई और स्वचालित प्रयोग लाखों नमूनों को खोजने में सक्षम कर सकते हैं।"

एक मानव रसायनज्ञ आमतौर पर एक समय में एक संपत्ति को अधिकतम करने की कोशिश करता है, जिसके परिणामस्वरूप कई प्रयोग और बहुत सारा कचरा होता है। लेकिन AI इसे इंसान से कहीं ज्यादा तेजी से करने में सक्षम था।

"3 डी प्रिंटिंग में एआई का उपयोग करने से एक या दो प्रदर्शन करने वाले एक रसायनज्ञ की एक ही समय सीमा में वांछित विशेषताओं के साथ सैकड़ों दोहराव की अनुमति मिलती है," एलेसियो लोरुसो, सामग्री विकसित करने के लिए एआई का उपयोग करने वाली कंपनी रोबोज़ के सीईओ ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया। वह एमआईटी अनुसंधान में शामिल नहीं थे। "यह स्पष्ट रूप से एक उल्लेखनीय समय और लागत-कटौती तकनीक है।"

भविष्य मुद्रित हो सकता है

अधिक स्वचालन के साथ मुद्रण सामग्री की खोज प्रक्रिया को और भी तेज किया जा सकता है, माइक फोशे, एक एमआईटी प्रोफेसर और पेपर के सह-प्रमुख लेखक ने एक समाचार विज्ञप्ति में कहा। शोधकर्ताओं ने प्रत्येक नमूने को हाथ से मिलाया और परीक्षण किया, लेकिन रोबोट भविष्य के सिस्टम संस्करणों में वितरण और मिश्रण प्रणाली को संचालित कर सकते थे।

आखिरकार, शोधकर्ताओं ने नई 3D प्रिंटिंग स्याही विकसित करने से परे उपयोग के लिए AI प्रक्रिया का परीक्षण करने की योजना बनाई है।

"इसमें सामान्य रूप से सामग्री विज्ञान में व्यापक अनुप्रयोग हैं, " फोशे ने कहा। "उदाहरण के लिए, यदि आप नई प्रकार की बैटरियों को डिज़ाइन करना चाहते हैं जो उच्च दक्षता और कम लागत वाली हों, तो आप ऐसा करने के लिए इस तरह की प्रणाली का उपयोग कर सकते हैं। या, यदि आप ऐसी कार के लिए पेंट का अनुकूलन करना चाहते हैं जो अच्छा प्रदर्शन करती हो और पर्यावरण के अनुकूल हो, तो यह प्रणाली भी ऐसा कर सकती है।"

एक बार एल्गोरिथम विकसित होने के बाद एआई-संचालित सामग्रियों की संभावनाएं "अंतहीन" होती हैं और मशीन के पास इसे सटीक रूप से लागू करने के लिए पर्याप्त डेटा होता है, लोरुसो ने कहा।

उन्होंने कहा, "हम मानते हैं कि नई सामग्री ढूंढना उपयोगी है क्योंकि सुपर पॉलिमर और कंपोजिट्स द्वारा आज हासिल किए गए प्रदर्शन अंतिम उपयोग भागों के उत्पादन की संभावना प्रदान करते हैं।" "वे धातुओं की जगह ले सकते हैं और एक परिपत्र अर्थव्यवस्था मॉडल बना सकते हैं, जहां कच्चा माल निरंतर रीसाइक्लिंग के माध्यम से खुद को पुन: उत्पन्न करना जारी रखता है।"