בינה מלאכותית יכולה להעניק למדפסות תלת מימד יכולות חדשות
טייק אווי מפתח
- ייתכן שמדפסת התלת מימד שלך תוכל לייצר בסופו של דבר חומרים חזקים יותר הודות להתקדמות במחקר הנעזר ב-AI.
- חוקרי MIT פיתחו אלגוריתם שמבצע את רוב תהליך גילוי החומר.
- הצוות השתמש במערכת כדי לשפר דיו חדש להדפסת תלת מימד שמתקשה כאשר הוא נחשף לאור אולטרה סגול.
Cavan Images / Getty Images
מדפסות תלת מימד ביתיות יכולות להיות שימושיות יותר הודות להתקדמות בבינה מלאכותית (AI).
חוקרים משתמשים בלמידת מכונה כדי ליצור חומרי הדפסה חזקים וקשיחים יותר, לפי הודעה שפורסמה לאחרונה עיתון.
לחומרים החדשים יכולים להיות יישומים שנעים בין הדפסת תלת מימד תעשייתית לתחביבים כגון אריזה מותאמת לאלקטרוניקה ספציפית, ציוד מגן אישי מותאם אישית, או אפילו מעצב רְהִיטִים, קית א. חום, פרופסור להנדסה באוניברסיטת בוסטון שהיה בין החוקרים שערכו את המחקר, אמר ל-Lifewire בראיון באימייל.
"המטרה שלנו היא ללמוד כיצד להדפיס בתלת מימד רכיבים מכניים בעלי ביצועים גבוהים", הוסיף. "אלה יכולים להיות יישומים שנעים בין הדפסת תלת מימד תעשייתית לתחביבים כמו אריזה מותאם עבור אלקטרוניקה ספציפית, ציוד מגן אישי מותאם אישית, או אפילו מעצב רְהִיטִים."
להדפיס משהו?
במערכת שפיתח הצוות של בראון, אלגוריתם מבצע את רוב תהליך הגילוי כדי למצוא חומרי הדפסה חדשים.
"הגישה שלנו היא לשלב ייצור ובדיקות אוטומטיות עם למידת מכונה כדי לזהות במהירות וביעילות רכיבים בעלי ביצועים גבוהים", אמר בראון. "בעצם, יש לנו רובוט אוטונומי שחוקר את המערכות המכניות האלה בפיקוח שלנו."
"אם אתה רוצה לעצב סוגים חדשים של סוללות בעלות יעילות גבוהה יותר ובעלות נמוכה יותר, אתה יכול להשתמש במערכת כזו כדי לעשות את זה."
אדם בוחר כמה מרכיבים, מזין פרטים על ההרכבים הכימיים שלהם לתוך האלגוריתם, ומגדיר את התכונות המכניות של החומר החדש. לאחר מכן האלגוריתם מגדיל או מקטין את הכמויות של אותם רכיבים ובודק כיצד כל נוסחה משפיעה על תכונות החומר לפני שמגיעים לשילוב האידיאלי.
החוקרים השתמשו במערכת כדי לשפר דיו חדש להדפסת תלת מימד שמתקשה כאשר הוא נחשף לאור אולטרה סגול, לפי העיתון. הם זיהו שישה כימיקלים לשימוש בניסוחים וקבעו את מטרת האלגוריתם לחשוף את החומר בעל הביצועים הטובים ביותר עבור קשיחות, קשיחות וחוזק.
ללא AI, אופטימיזציה של שלושת המאפיינים הללו תהיה מסובכת מכיוון שהם יכולים לעבוד במטרות צולבות. לדוגמה, ייתכן שהחומר החזק ביותר אינו הנוקשה ביותר.
"חקירת כוח אכזרית עשויה לאפשר חקר של 100 חומרים לערך," יהושע אגר, פרופסור באוניברסיטת ליהי שמשתמש בלמידת מכונה כדי לגלות חומרים חדשים, אמר ל-Lifewire בראיון באימייל. "ניסויים בינה מלאכותית וניסויים אוטומטיים יכולים לאפשר חיפוש במיליוני דגימות."
כימאי אנושי בדרך כלל ינסה למקסם תכונה אחת בכל פעם, וכתוצאה מכך ניסויים רבים והרבה פסולת. אבל הבינה המלאכותית הצליחה לעשות זאת הרבה יותר מהר מאדם.
"שימוש בבינה מלאכותית בהדפסה תלת מימדית מאפשר לבצע מאות חזרות עם המאפיינים הרצויים באותה מסגרת זמן של כימאי שמבצע אחת או שתיים." אלסיו לורוסומנכ"ל Roboze, חברה המשתמשת בבינה מלאכותית לפיתוח חומרים, אמר ל-Lifewire בראיון באימייל. הוא לא היה מעורב במחקר של MIT. "זו כמובן טכנולוגיה יוצאת דופן של זמן וחיסכון בעלויות."
Sunwoo Jung / Getty Images
העתיד עשוי להיות מודפס
תהליך הגילוי של חומרי הדפסה יכול להתבצע אפילו מהר יותר עם יותר אוטומציה, מייק פושי, פרופסור ב-MIT ומחבר מוביל של העיתון, אמר בהודעה לעיתונות. החוקרים ערבבו ובחנו כל דגימה ביד, אך רובוטים יכולים להפעיל את מערכות ההפקה והערבול בגרסאות מערכת עתידיות.
בסופו של דבר, החוקרים מתכננים לבדוק את תהליך הבינה המלאכותית לשימושים מעבר לפיתוח צבעי הדפסה תלת מימדיים חדשים.
"יש לזה יישומים רחבים במדעי החומרים בכלל", אמר פושי. "לדוגמה, אם אתה רוצה לעצב סוגים חדשים של סוללות בעלות יעילות גבוהה יותר ובעלות נמוכה יותר, אתה יכול להשתמש במערכת כזו כדי לעשות זאת. לחלופין, אם אתה רוצה לייעל את הצבע עבור מכונית עם ביצועים טובים וידידותית לסביבה, המערכת הזו יכולה לעשות את זה גם."
האפשרויות לחומרים מונעי בינה מלאכותית הן "אינסופיות" ברגע שהאלגוריתם פותח ולמכונה יש מספיק נתונים כדי להתחיל ליישם אותו בצורה מדויקת, אמר לורוסו.
"אנו מאמינים שמועיל למצוא חומרים חדשים מכיוון שהביצועים המושגים כיום על ידי פולימרי על וחומרים מרוכבים מציעים את האפשרות לייצר חלקים לשימוש קצה", הוסיף. "הם יכולים להחליף מתכות וליצור מודל כלכלה מעגלית, שבו חומר הגלם ממשיך להתחדש באמצעות מיחזור מתמיד".