Atslēgas līdzņemšanai
- Jūsu 3D printeris, iespējams, spēs ražot izturīgākus materiālus, pateicoties AI atbalstītās pētniecības attīstībai.
- MIT pētnieki ir izstrādājuši algoritmu, kas veic lielāko daļu materiālu atklāšanas procesa.
- Komanda izmantoja sistēmu, lai uzlabotu jaunu 3D drukas tinti, kas sacietē, pakļaujot ultravioleto gaismu.
Mājas 3D printeri varētu kļūt noderīgāki, pateicoties mākslīgā intelekta (AI) attīstībai.
Pētnieki izmanto mašīnmācīšanos, lai izgatavotu drukas materiālus, kas ir izturīgāki un izturīgāki, saskaņā ar nesen publicētu rakstu.
Jaunajiem materiāliem var būt dažādas pielietojuma iespējas, sākot no rūpnieciskas līdz hobiju 3D drukāšanai, piemēram, konkrētai elektronikai pielāgots iepakojums, pielāgoti individuālie aizsardzības līdzekļi vai pat dizaineru mēbeles, sacīja Bostonas universitātes inženierzinātņu profesors Kīts A. Brauns. pētnieku vidū, kas veica pētījumu, Lifewire pastāstīja e-pasta intervijā.
"Mūsu mērķis ir iemācīties 3D drukāt augstas veiktspējas mehāniskos komponentus," viņš piebilda. "Tiem var būt dažādas lietojumprogrammas, sākot no rūpnieciskas līdz hobijiem paredzētai 3D drukāšanai, piemēram, konkrētai elektronikai pielāgots iepakojums, pielāgoti individuālie aizsardzības līdzekļi vai pat dizaineru mēbeles."
Drukāt kaut ko?
Sistēmā, ko izstrādāja Brauna komanda, algoritms veic lielāko daļu atklāšanas procesa, lai atrastu jaunus drukas materiālus.
"Mūsu pieeja ir apvienot automatizētu ražošanu un testēšanu ar mašīnmācīšanos, lai ātri un efektīvi identificētu augstas veiktspējas komponentus," sacīja Brauns. "Būtībā mums ir autonoms robots, kas mūsu uzraudzībā pēta šīs mehāniskās sistēmas."
Ja vēlaties izstrādāt jaunus akumulatoru veidus ar augstāku efektivitāti un zemākām izmaksām, varat izmantot šādu sistēmu, lai to izdarītu.
Cilvēks izvēlas dažas sastāvdaļas, ievada algoritmā informāciju par to ķīmisko sastāvu un nosaka jaunā materiāla mehāniskās īpašības. Pēc tam algoritms palielina vai samazina šo komponentu daudzumu un pārbauda, kā katra formula ietekmē materiāla īpašības, pirms nonāk pie ideālās kombinācijas.
Pētnieki izmantoja sistēmu, lai uzlabotu jaunu 3D drukas tinti, kas sacietē, pakļaujot ultravioleto gaismu, liecina raksts. Viņi noteica sešas ķīmiskās vielas, kas jāizmanto formulējumā, un noteica algoritma mērķi, lai atklātu materiālu ar vislabāko izturību, stingrību un izturību.
Bez AI šo trīs rekvizītu optimizēšana būtu sarežģīta, jo tie var darboties vairākos nolūkos. Piemēram, stiprākais materiāls var nebūt stingrākais.
"Brutālo spēku izpēte varētu ļaut izpētīt aptuveni 100 materiālus," e-pasta intervijā Lifewire sacīja Lehigas universitātes profesors Džošua Agars, kurš izmanto mašīnmācīšanos jaunu materiālu atklāšanai. "AI un automatizētie eksperimenti var dot iespēju meklēt miljoniem paraugu."
Cilvēku ķīmiķis parasti cenšas maksimāli palielināt vienu īpašību vienlaikus, tādējādi radot daudz eksperimentu un daudz atkritumu. Taču mākslīgais intelekts to spēja izdarīt daudz ātrāk nekā cilvēks.
"AI izmantošana 3D drukāšanā ļauj [tā veikt] simtiem atkārtojumu ar vēlamajām īpašībām tajā pašā laika posmā, kad ķīmiķis veic vienu vai divus," Alessio Lorusso, Roboze izpilddirektors, uzņēmums, kas izmanto AI izstrādāt materiālus, stāstīja Lifewire e-pasta intervijā. Viņš nebija iesaistīts MIT pētījumos. "Šī acīmredzami ir ievērojama laika un izmaksu samazināšanas tehnoloģija."
Nākotne var tikt iespiesta
Materiālu drukāšanas atklāšanas procesu varētu padarīt vēl ātrāku, izmantojot lielāku automatizāciju, ziņu izlaidumā sacīja Maiks Fošijs, MIT profesors un darba līdzautors. Pētnieki sajauca un pārbaudīja katru paraugu ar rokām, bet roboti varētu darbināt dozēšanas un sajaukšanas sistēmas nākamajās sistēmas versijās.
Galu galā pētnieki plāno pārbaudīt mākslīgā intelekta procesu ne tikai jaunu 3D drukas tinšu izstrādei.
"Tam ir plašs pielietojums materiālu zinātnē kopumā," sacīja Fošijs. "Piemēram, ja vēlaties izstrādāt jaunus akumulatoru veidus ar augstāku efektivitāti un zemākām izmaksām, varat izmantot šādu sistēmu. Vai arī, ja vēlaties optimizēt krāsojumu automašīnai, kas darbojas labi un ir videi draudzīga., arī šī sistēma to varētu darīt."
Ar AI vadītu materiālu iespējas ir "bezgalīgas", tiklīdz algoritms ir izstrādāts un iekārtai ir pietiekami daudz datu, lai to varētu precīzi lietot, sacīja Lorusso.
"Mēs uzskatām, ka ir lietderīgi atrast jaunus materiālus, jo mūsdienu superpolimēru un kompozītmateriālu veiktspēja piedāvā iespēju ražot galapatēriņa daļas," viņš piebilda. "Tie varētu aizstāt metālus un izveidot aprites ekonomikas modeli, kurā izejvielas turpina atjaunoties, pastāvīgi pārstrādājot."
