AI ar putea oferi imprimantelor 3D noi capabilități

Imprimantele 3D de acasă ar putea deveni mai utile datorită progreselor în inteligența artificială (AI).

Cercetătorii folosesc învățarea automată pentru a face materiale de imprimare mai puternice și mai dure, potrivit unui studiu publicat recent hârtie.

Noile materiale ar putea avea aplicații care variază de la imprimare 3D industrială până la imprimare 3D amatoare, cum ar fi ambalaje adaptate pentru electronice specifice, echipamente de protecție personală personalizate sau chiar designer mobila, Keith A. Maro, un profesor de inginerie la Universitatea din Boston care a fost printre cercetătorii care au efectuat studiul, a declarat pentru Lifewire într-un interviu prin e-mail.

„Scopul nostru este să învățăm cum să imprimăm 3D componente mecanice de înaltă performanță”, a adăugat el. „Acestea pot avea aplicații care variază de la imprimarea 3D industrială până la cea hobby, cum ar fi ambalajele adaptate pentru electronice specifice, echipamente de protecție personală personalizate sau chiar designer mobila."

Imprimați ceva?

În sistemul pe care echipa lui Brown l-a dezvoltat, un algoritm realizează cea mai mare parte a procesului de descoperire pentru a găsi noi materiale de imprimare.

„Abordarea noastră este de a combina producția și testarea automată cu învățarea automată pentru a identifica rapid și eficient componentele de înaltă performanță”, a spus Brown. „În esență, avem un robot autonom care studiază aceste sisteme mecanice sub supravegherea noastră”.

Un om selectează câteva ingrediente, introduce detalii despre compoziția lor chimică în algoritm și definește proprietățile mecanice ale noului material. Algoritmul crește sau scade apoi cantitățile acelor componente și verifică modul în care fiecare formulă afectează proprietățile materialului înainte de a ajunge la combinația ideală.

Cercetătorii au folosit sistemul pentru a îmbunătăți o nouă cerneală de imprimare 3D care se întărește atunci când este expusă la lumina ultravioletă, potrivit lucrării. Ei au identificat șase substanțe chimice de utilizat în formulări și au stabilit obiectivul algoritmului de a descoperi materialul cu cele mai bune performanțe pentru duritate, rigiditate și rezistență.

Fără inteligență artificială, optimizarea acestor trei proprietăți ar fi dificilă, deoarece pot funcționa în diferite scopuri. De exemplu, cel mai rezistent material poate să nu fie cel mai rigid.

„Explorarea forței brute ar putea permite explorarea a aproximativ 100 de materiale”, Iosua Agar, un profesor la Universitatea Lehigh care folosește învățarea automată pentru a descoperi materiale noi, a declarat pentru Lifewire într-un interviu prin e-mail. „AI și experimentele automate pot permite căutarea a milioane de mostre”.

Un chimist uman ar încerca în mod obișnuit să maximizeze o proprietate la un moment dat, rezultând multe experimente și multe deșeuri. Dar AI a reușit să o facă mult mai repede decât un om.

„Folosirea inteligenței artificiale în imprimarea 3D îi permite [să efectueze] sute de repetări cu caracteristicile dorite în același interval de timp al unui chimist care efectuează una sau două.” Alessio Lorusso, CEO-ul Roboze, o companie care folosește AI pentru a dezvolta materiale, a declarat pentru Lifewire într-un interviu prin e-mail. El nu a fost implicat în cercetarea MIT. „Aceasta este, evident, o tehnologie remarcabilă de reducere a timpului și a costurilor”.

Viitorul poate fi tipărit

Procesul de descoperire a materialelor de imprimare ar putea fi realizat și mai rapid cu mai multă automatizare, Mike Foshey, un profesor MIT și co-autor principal al lucrării, a declarat într-un comunicat de presă. Cercetătorii au amestecat și testat fiecare probă manual, dar roboții ar putea opera sistemele de distribuire și amestecare în versiunile viitoare ale sistemului.

În cele din urmă, cercetătorii intenționează să testeze procesul AI pentru utilizări dincolo de dezvoltarea unor noi cerneluri de imprimare 3D.

„Acest lucru are aplicații largi în știința materialelor în general”, a spus Foshey. „De exemplu, dacă ați dori să proiectați noi tipuri de baterii cu eficiență mai mare și cu costuri mai mici, ați putea folosi un sistem ca acesta pentru a face acest lucru. Sau, dacă ați dori să optimizați vopsea pentru o mașină care a funcționat bine și care a fost ecologică, acest sistem ar putea face și asta.”

Posibilitățile pentru materialele bazate pe inteligență artificială sunt „nesfârșite” odată ce algoritmul este dezvoltat și mașina are suficiente date pentru a începe să-l aplice cu acuratețe, a spus Lorusso.

„Credem că este util să găsim materiale noi, deoarece performanțele obținute astăzi de superpolimeri și compozite oferă posibilitatea producerii de piese de utilizare finală”, a adăugat el. „Ar putea înlocui metalele și crea un model de economie circulară, în care materia primă continuă să se regenereze prin reciclare constantă”.