AI bi lahko dal 3D-tiskalnikom nove zmogljivosti

Domači 3D tiskalniki bi lahko postali bolj uporabni zaradi napredka na področju umetne inteligence (AI).

Raziskovalci uporabljajo strojno učenje, da naredijo tiskarske materiale, ki so močnejši in trši, glede na nedavno objavljeno papir.

Novi materiali bi lahko imeli aplikacije, ki segajo od industrijskega do hobiističnega 3D tiskanja, kot je npr embalaža, prilagojena specifični elektroniki, prilagojena osebna zaščitna oprema ali celo oblikovalec pohištvo, Keith A. rjav, profesor inženiringa na univerzi v Bostonu, ki je bil med raziskovalci, ki so izvajali študijo, je za Lifewire povedal v e-poštnem intervjuju.

"Naš cilj je naučiti se 3D tiskati visoko zmogljive mehanske komponente," je dodal. "Ti imajo lahko aplikacije, ki segajo od industrijskega do hobiističnega 3D tiskanja, kot je embalaža prilagojeno specifični elektroniki, prilagojeni osebni zaščitni opremi ali celo oblikovalcu pohištvo."

Natisniti kaj?

V sistemu, ki ga je razvila Brownova ekipa, algoritem izvede večino postopka odkrivanja za iskanje novih tiskarskih materialov.

"Naš pristop je združiti avtomatizirano proizvodnjo in testiranje s strojnim učenjem za hitro in učinkovito prepoznavanje visoko zmogljivih komponent," je dejal Brown. "V bistvu imamo avtonomnega robota, ki pod našim nadzorom preučuje te mehanske sisteme."

Človek izbere nekaj sestavin, v algoritem vnese podrobnosti o njihovi kemični sestavi in ​​definira mehanske lastnosti novega materiala. Algoritem nato poveča ali zmanjša količine teh komponent in preveri, kako vsaka formula vpliva na lastnosti materiala, preden pride do idealne kombinacije.

Raziskovalci so sistem uporabili za izboljšanje novega črnila za 3D tiskanje, ki se strdi, ko je izpostavljena ultravijolični svetlobi, v skladu s papirjem. Identificirali so šest kemikalij za uporabo v formulacijah in postavili cilj algoritma, da odkrije najbolj učinkovit material za žilavost, togost in moč.

Brez umetne inteligence bi bila optimizacija teh treh lastnosti težavna, ker lahko delujejo na različne namene. Na primer, najmočnejši material morda ni najbolj trd.

"Raziskovanje s surovo silo bi lahko omogočilo raziskovanje 100 ali več materialov," Joshua Agar, profesor na univerzi Lehigh, ki uporablja strojno učenje za odkrivanje novih materialov, je za Lifewire povedal v e-poštnem intervjuju. "AI in avtomatizirani poskusi lahko omogočijo iskanje na milijone vzorcev."

Človeški kemik bi običajno poskušal povečati eno lastnost naenkrat, kar je povzročilo številne poskuse in veliko odpadkov. Toda umetna inteligenca je to zmogla veliko hitreje kot človek.

"Uporaba umetne inteligence v 3D-tiskanju omogoča [izvedbo] na stotine ponovitev z želenimi lastnostmi v istem časovnem okviru kot kemik, ki izvaja eno ali dve," Alessio Lorusso, izvršni direktor Roboze, podjetja, ki uporablja umetno inteligenco za razvoj materialov, je za Lifewire povedal v e-poštnem intervjuju. Ni bil vključen v raziskavo MIT. "To je očitno izjemna tehnologija za zmanjšanje časa in stroškov."

Prihodnost se lahko natisne

Postopek odkrivanja tiskarskih materialov bi lahko bil še hitrejši z več avtomatizacije, Mike Foshey, profesor MIT in sovoditelj prispevka, je dejal v sporočilu za javnost. Raziskovalci so vsak vzorec zmešali in testirali ročno, vendar bi roboti lahko upravljali sisteme za doziranje in mešanje v prihodnjih različicah sistema.

Sčasoma raziskovalci nameravajo preizkusiti postopek umetne inteligence za uporabo, ki presega razvoj novih črnil za 3D tiskanje.

"To ima široko uporabo v znanosti o materialih na splošno," je dejal Foshey. "Če bi na primer želeli oblikovati nove vrste baterij z večjo učinkovitostjo in nižjimi stroški, bi lahko za to uporabili takšen sistem. Ali pa, če bi želeli optimizirati barvo za avtomobil, ki se je dobro obnesel in je bil okolju prijazen, bi lahko to storil tudi ta sistem."

Možnosti za materiale, ki jih poganja umetna inteligenca, so "neskončne", ko je algoritem razvit in ima stroj dovolj podatkov, da ga lahko začne natančno uporabljati, je dejal Lorusso.

"Verjamemo, da je koristno poiskati nove materiale, saj zmogljivosti, ki jih danes dosegajo superpolimeri in kompoziti, ponujajo možnost izdelave delov za končno uporabo," je dodal. "Lahko bi nadomestili kovine in ustvarili model krožnega gospodarstva, kjer se surovina še naprej obnavlja s stalnim recikliranjem."