AIは3Dプリンターに新しい機能を与えることができます

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重要なポイント

  • AI支援研究の進歩のおかげで、3Dプリンターは最終的にはより強力な素材を生成できる可能性があります。
  • MITの研究者は、ほとんどの材料発見プロセスを実行するアルゴリズムを開発しました。
  • チームはこのシステムを使用して、紫外線にさらされると硬化する新しい3D印刷インクを改善しました。
3Dプリンターを使用している人の側面図。

キャバン画像/ゲッティイメージズ

人工知能(AI)の進歩のおかげで、家庭用3Dプリンターはより便利になる可能性があります。

最近発表された出版物によると、研究者は機械学習を使用して、より強くて丈夫な印刷材料を作成しています 論文.

新しい材料は、産業用から愛好家向けの3D印刷まで、さまざまな用途に使用できます。 特定の電子機器、カスタマイズされた個人用保護具、さらには設計者向けに調整されたパッケージ 家具、 キースA。 茶色研究を行っている研究者の一人であるボストン大学の工学教授は、電子メールのインタビューでライフワイヤーに語った。

「私たちの目標は、高性能の機械部品を3Dプリントする方法を学ぶことです」と彼は付け加えました。 「これらは、産業用からパッケージングなどの愛好家向け3D印刷まで、さまざまな用途に使用できます。 特定の電子機器、カスタマイズされた個人用保護具、さらには設計者向けに調整 家具。"

何か印刷しますか?

ブラウンのチームが開発したシステムでは、アルゴリズムが発見プロセスのほとんどを実行して、新しい印刷物を見つけます。

「私たちのアプローチは、自動化された製造とテストを機械学習と組み合わせて、高性能のコンポーネントを迅速かつ効率的に特定することです」とブラウン氏は述べています。 「本質的に、私たちの監督下でこれらの機械システムを研究している自律型ロボットがあります。」

「より高効率で低コストの新しいタイプのバッテリーを設計したい場合は、このようなシステムを使用してそれを行うことができます。」

人間はいくつかの成分を選択し、それらの化学組成の詳細をアルゴリズムに入力し、新しい材料の機械的特性を定義します。 次に、アルゴリズムはこれらのコンポーネントの量を増減し、理想的な組み合わせに到達する前に、各式が材料の特性にどのように影響するかを確認します。

論文によると、研究者たちはこのシステムを使用して、紫外線にさらされると硬化する新しい3D印刷インクを改良しました。 彼らは、配合に使用する6つの化学物質を特定し、靭性、剛性、および強度に関して最高の性能を発揮する材料を明らかにするというアルゴリズムの目的を設定しました。

AIがなければ、これら3つのプロパティはさまざまな目的で機能するため、最適化するのは難しいでしょう。 たとえば、最も強い材料は最も硬くない場合があります。

「ブルートフォース探査では、100個程度の材料の探査が可能になる可能性があります。」 ジョシュア・アガー、機械学習を使用して新しい材料を発見するリーハイ大学の教授は、電子メールのインタビューでLifewireに語った。 「AIと自動化された実験により、何百万ものサンプルを検索できます。」

人間の化学者は通常、一度に1つのプロパティを最大化しようとするため、多くの実験と多くの無駄が発生します。 しかし、AIは人間よりもはるかに速くそれを行うことができました。

「3DプリントでAIを使用すると、化学者が1つか2つ実行するのと同じ時間枠で、必要な特性を備えた数百回の繰り返しが可能になります。」 アレッシオ・ロルッソ、AIを使用して材料を開発している会社であるRobozeのCEOは、電子メールのインタビューでLifewireに語った。 彼はMITの研究には関与していませんでした。 「これは明らかに驚くべき時間とコスト削減の技術です。」

3Dプリンターで作業している2人。

スンウジョン/ゲッティイメージズ

未来は印刷されるかもしれない

印刷物の発見プロセスは、より多くの自動化によってさらに高速化される可能性があります。 マイク・フォシーMITの教授で論文の共同主執筆者である、はニュースリリースで述べた。 研究者は各サンプルを手作業で混合およびテストしましたが、ロボットは将来のシステムバージョンでディスペンシングおよび混合システムを操作する可能性があります。

最終的に、研究者たちは、新しい3D印刷インクの開発以外の用途でAIプロセスをテストすることを計画しています。

「これは、一般に材料科学全体に幅広い用途があります」とFoshey氏は述べています。 「たとえば、より高効率で低コストの新しいタイプのバッテリーを設計したい場合は、このようなシステムを使用してそれを行うことができます。 あるいは、パフォーマンスが良く、環境にやさしい車の塗装を最適化したい場合は、このシステムでもそれを行うことができます。」

アルゴリズムが開発され、マシンがそれを正確に適用し始めるのに十分なデータを持っていれば、AI駆動の材料の可能性は「無限」であるとLorusso氏は述べています。

「スーパーポリマーと複合材料によって今日達成された性能は、最終用途の部品を製造する可能性を提供するので、新しい材料を見つけることは有用であると私たちは信じています」と彼は付け加えました。 「彼らは金属に取って代わり、サーキュラーエコノミーモデルを作成することができます。そこでは、原材料は絶え間ないリサイクルを通じて再生し続けます。」