Ключевые выводы
- Ваш 3D-принтер, возможно, сможет производить более прочные материалы благодаря достижениям в области исследований с помощью искусственного интеллекта.
- Исследователи Массачусетского технологического института разработали алгоритм, который выполняет большую часть процесса обнаружения материалов.
- Команда использовала систему для улучшения новой краски для 3D-печати, которая затвердевает под воздействием ультрафиолетового света.
Домашние 3D-принтеры могут стать более полезными благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ).
Исследователи используют машинное обучение, чтобы сделать печатные материалы более прочными и жесткими, согласно недавно опубликованной статье.
Новые материалы могут найти применение в самых разных областях: от промышленной до любительской 3D-печати, например, для изготовления упаковки, предназначенной для конкретной электроники, индивидуальных средств индивидуальной защиты или даже дизайнерской мебели. среди исследователей, проводящих исследование, рассказали Lifewire в интервью по электронной почте.
«Наша цель - научиться печатать на 3D-принтере высокопроизводительные механические компоненты», - добавил он. «Они могут применяться в самых разных областях: от промышленной до любительской 3D-печати, например, для изготовления упаковки для конкретной электроники, индивидуального защитного снаряжения или даже дизайнерской мебели».
Распечатать что-нибудь?
В системе, разработанной командой Брауна, алгоритм выполняет большую часть процесса обнаружения, чтобы найти новые материалы для печати.
«Наш подход заключается в объединении автоматизированного производства и тестирования с машинным обучением для быстрого и эффективного определения высокопроизводительных компонентов», - сказал Браун. «По сути, у нас есть автономный робот, который изучает эти механические системы под нашим наблюдением».
Если вы хотите разработать новые типы аккумуляторов с более высокой эффективностью и меньшей стоимостью, вы можете использовать для этого подобную систему.
Человек выбирает несколько ингредиентов, вводит данные об их химическом составе в алгоритм и определяет механические свойства нового материала. Затем алгоритм увеличивает или уменьшает количество этих компонентов и проверяет, как каждая формула влияет на свойства материала, прежде чем прийти к идеальной комбинации.
Исследователи использовали систему для улучшения новой краски для 3D-печати, которая затвердевает под воздействием ультрафиолетового света. Они определили шесть химикатов для использования в рецептурах и поставили перед алгоритмом цель выявить материал с лучшими характеристиками по ударной вязкости, жесткости и прочности.
Без ИИ оптимизировать эти три свойства было бы сложно, потому что они могут работать в разных целях. Например, самый прочный материал может быть не самым жестким.
«Исследование методом грубой силы может позволить исследовать около 100 материалов», - сказал в интервью Lifewire Джошуа Агар, профессор Университета Лихай, который использует машинное обучение для обнаружения новых материалов. «Искусственный интеллект и автоматизированные эксперименты могут позволить искать миллионы образцов».
Человек-химик обычно пытается максимизировать одно свойство за раз, что приводит к множеству экспериментов и большому количеству отходов. Но ИИ смог сделать это намного быстрее человека.
«Использование ИИ в 3D-печати позволяет выполнять сотни повторений с желаемыми характеристиками за то же время, что и химик, выполняющий одно или два», - Алессио Лоруссо, генеральный директор Roboze, компании, которая использует ИИ для разработать материалы, сказал Lifewire в интервью по электронной почте. Он не участвовал в исследованиях Массачусетского технологического института. «Очевидно, что это замечательная технология сокращения времени и затрат».
Будущее может быть напечатано
Процесс открытия печатных материалов можно было бы сделать еще быстрее с большей автоматизацией, сказал в пресс-релизе Майк Фоши, профессор Массачусетского технологического института и соавтор статьи. Исследователи смешивали и тестировали каждый образец вручную, но роботы могли управлять системами дозирования и смешивания в будущих версиях системы.
В конце концов, исследователи планируют протестировать процесс искусственного интеллекта для использования помимо разработки новых чернил для 3D-печати.
«Это имеет широкое применение в материаловедении в целом», - сказал Фоши. «Например, если вы хотите разработать новые типы аккумуляторов, которые будут более эффективными и более дешевыми, вы можете использовать подобную систему для этого. Или, если вы хотите оптимизировать краску для автомобиля, который работал хорошо и был экологически чистым., эта система тоже может это сделать."
Возможности материалов, управляемых искусственным интеллектом, «безграничны», как только алгоритм разработан и машина имеет достаточно данных, чтобы начать его точное применение, сказал Лоруссо.
«Мы считаем, что полезно находить новые материалы, потому что характеристики, достигнутые сегодня с помощью суперполимеров и композитов, дают возможность производить детали для конечного использования», - добавил он. «Они могли бы заменить металлы и создать модель экономики замкнутого цикла, в которой сырье продолжает восстанавливаться за счет постоянной переработки».
