AI Dapat Memberikan Kemampuan Baru Printer 3D

Printer 3D rumahan bisa menjadi lebih berguna berkat kemajuan kecerdasan buatan (AI).

Para peneliti menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat bahan cetak yang lebih kuat dan tangguh, menurut sebuah publikasi baru-baru ini kertas.

Materi baru dapat memiliki aplikasi yang berkisar dari pencetakan 3D industri hingga hobi seperti kemasan yang disesuaikan untuk elektronik tertentu, peralatan pelindung pribadi yang disesuaikan, atau bahkan desainer mebel, Keith A. cokelat, seorang profesor teknik di Universitas Boston yang termasuk di antara para peneliti yang melakukan penelitian ini, mengatakan kepada Lifewire dalam sebuah wawancara email.

"Tujuan kami adalah mempelajari cara mencetak komponen mekanis berkinerja tinggi secara 3D," tambahnya. "Ini dapat memiliki aplikasi mulai dari pencetakan 3D industri hingga hobi seperti pengemasan disesuaikan untuk elektronik tertentu, peralatan pelindung pribadi yang disesuaikan, atau bahkan desainer mebel."

Cetak Apa Saja?

Dalam sistem yang dikembangkan tim Brown, sebuah algoritma melakukan sebagian besar proses penemuan untuk menemukan bahan cetak baru.

"Pendekatan kami adalah menggabungkan manufaktur dan pengujian otomatis dengan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi komponen berkinerja tinggi dengan cepat dan efisien," kata Brown. "Intinya, kami memiliki robot otonom yang mempelajari sistem mekanis ini di bawah pengawasan kami."

Seorang manusia memilih beberapa bahan, memasukkan rincian komposisi kimianya ke dalam algoritme, dan menentukan sifat mekanik bahan baru. Algoritme kemudian menambah atau mengurangi jumlah komponen tersebut dan memeriksa bagaimana setiap formula mempengaruhi sifat material sebelum sampai pada kombinasi yang ideal.

Para peneliti menggunakan sistem untuk meningkatkan tinta cetak 3D baru yang mengeras saat terkena sinar ultraviolet, menurut makalah tersebut. Mereka mengidentifikasi enam bahan kimia untuk digunakan dalam formulasi dan menetapkan tujuan algoritme untuk mengungkap material berkinerja terbaik untuk ketangguhan, kekakuan, dan kekuatan.

Tanpa AI, mengoptimalkan ketiga properti ini akan sulit karena mereka dapat bekerja di berbagai tujuan. Misalnya, bahan terkuat mungkin bukan yang paling kaku.

"Eksplorasi brute force mungkin memungkinkan eksplorasi 100 atau lebih material," Joshua Agar, seorang profesor di Universitas Lehigh yang menggunakan pembelajaran mesin untuk menemukan materi baru, mengatakan kepada Lifewire dalam sebuah wawancara email. "AI dan eksperimen otomatis dapat memungkinkan jutaan sampel ditelusuri."

Seorang ahli kimia manusia biasanya akan mencoba memaksimalkan satu properti pada satu waktu, menghasilkan banyak eksperimen dan banyak pemborosan. Tetapi AI mampu melakukannya jauh lebih cepat daripada manusia.

"Menggunakan AI dalam pencetakan 3D memungkinkan [untuk melakukan] ratusan pengulangan dengan karakteristik yang diinginkan dalam jangka waktu yang sama dari seorang ahli kimia melakukan satu atau dua," Alessio Lorusso, CEO Roboze, sebuah perusahaan yang menggunakan AI untuk mengembangkan materi, mengatakan kepada Lifewire dalam sebuah wawancara email. Dia tidak terlibat dalam penelitian MIT. "Ini jelas merupakan teknologi pemotongan waktu dan biaya yang luar biasa."

Masa Depan Mungkin Dicetak

Proses penemuan bahan cetak dapat dilakukan lebih cepat dengan lebih banyak otomatisasi, Mike Foshey, seorang profesor MIT dan penulis utama makalah ini, mengatakan dalam rilis berita. Para peneliti mencampur dan menguji setiap sampel dengan tangan, tetapi robot dapat mengoperasikan sistem pengeluaran dan pencampuran dalam versi sistem yang akan datang.

Akhirnya, para peneliti berencana untuk menguji proses AI untuk penggunaan di luar pengembangan tinta cetak 3D baru.

"Ini memiliki aplikasi luas di seluruh ilmu material secara umum," kata Foshey. "Misalnya, jika Anda ingin merancang baterai jenis baru dengan efisiensi lebih tinggi dan biaya lebih rendah, Anda dapat menggunakan sistem seperti ini untuk melakukannya. Atau, jika Anda ingin mengoptimalkan cat untuk mobil yang berkinerja baik dan ramah lingkungan, sistem ini juga bisa melakukannya."

Kemungkinan untuk material yang digerakkan oleh AI "tidak terbatas" setelah algoritme dikembangkan dan mesin memiliki cukup data untuk mulai menerapkannya secara akurat, kata Lorusso.

"Kami percaya bahwa menemukan bahan baru akan berguna karena kinerja yang dicapai saat ini oleh polimer dan komposit super menawarkan kemungkinan untuk memproduksi suku cadang untuk penggunaan akhir," tambahnya. "Mereka bisa menggantikan logam dan menciptakan model ekonomi sirkular, di mana bahan mentah terus meregenerasi dirinya sendiri melalui daur ulang yang konstan."