Recomandări cheie
- Imprimanta dvs. 3D ar putea fi capabilă, în cele din urmă, să producă materiale mai puternice datorită progreselor în cercetarea asistată de AI.
- Cercetătorii MIT au dezvoltat un algoritm care realizează cea mai mare parte a procesului de descoperire a materialelor.
- Echipa a folosit sistemul pentru a îmbunătăți o nouă cerneală de imprimare 3D care se întărește atunci când este expusă la lumina ultravioletă.
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 articol publicat recent.
Noile materiale ar putea avea aplicații care variază de la imprimare 3D industrială până la imprimare hobbyist, cum ar fi ambalaje adaptate pentru electronice specifice, echipamente de protecție personală personalizate sau chiar mobilier de designer, Keith A. Brown, profesor de inginerie la Universitatea din Boston, care a fost printre cercetătorii care efectuează studiul, au declarat pentru Lifewire într-un interviu prin e-mail.
„Scopul nostru este să învățăm cum să imprimăm 3D componente mecanice de în altă performanță”, a adăugat el. „Acestea pot avea aplicații care variază de la imprimare industrială la imprimare 3D amatoare, cum ar fi ambalaje adaptate pentru electronice specifice, echipamente de protecție personală personalizate sau chiar mobilier de designer.”
Tipărește 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 în altă performanță”, a spus Brown. „În esență, avem un robot autonom care studiază aceste sisteme mecanice sub supravegherea noastră.”
Dacă doriți să proiectați noi tipuri de baterii cu eficiență mai mare și costuri mai mici, puteți utiliza un sistem ca acesta pentru a face acest lucru.
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”, a declarat Joshua Agar, profesor la Universitatea Lehigh, care folosește învățarea automată pentru a descoperi noi materiale, a declarat pentru Lifewire într-un interviu prin e-mail. „AI și experimentele automate pot permite căutarea în milioane de mostre.”
Un chimist uman ar încerca în mod obișnuit să maximizeze o proprietate odată, rezultând multe experimente și multe deșeuri. Dar AI a reușit să o facă mult mai rapid 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 al Roboze, o companie care folosește inteligența artificială pentru dezvolta materiale, a spus 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 tipărire ar putea fi realizat și mai rapid cu mai multă automatizare, a declarat Mike Foshey, profesor MIT și coautor principal al lucrării, într-un comunicat de presă. Cercetătorii au amestecat și testat fiecare probă manual, dar roboții puteau 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 doriți să optimizați vopseaua pentru o mașină care a funcționat bine și care este 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.
„Considerăm că este util să găsim materiale noi, deoarece performanțele obținute astăzi de superpolimerii și compozitele oferă posibilitatea de a produce 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.”
