Skip to content

AI може надати 3D-принтерам нові можливості

13 de Листопад de 2022

Ключові висновки

  • Ваш 3D-принтер може згодом виробляти більш міцні матеріали завдяки прогресу в дослідженнях за допомогою ШІ.
  • Дослідники MIT розробили алгоритм, який виконує більшу частину процесу відкриття матеріалу.
  • Команда використовувала систему для вдосконалення нової фарби для 3D-друку, яка твердне під впливом ультрафіолетового світла.

Домашні 3D-принтери можуть стати кориснішими завдяки прогресу в області штучного інтелекту (ШІ). Згідно з нещодавно опублікованою статтею, дослідники використовують машинне навчання для створення міцніших і міцніших матеріалів для друку. Нові матеріали можуть мати широке застосування від промислового до любительського 3D-друку, наприклад, упаковки, спеціально розробленої для конкретної електроніки, індивідуальних засобів захисту або навіть дизайнерських меблів, Кіт А. Браун, професор інженерії Бостонського університету, який був одним із дослідників, які проводили дослідження. дослідження, сказав Lifewire в електронному інтерв’ю. «Наша мета — навчитися 3D-друкувати високоефективні механічні компоненти», — додав він. «Вони можуть застосовуватися як для промислового 3D-друку, так і для аматорського 3D-друку, як-от упаковка для конкретної електроніки, індивідуальні засоби захисту або навіть дизайнерські меблі».

Роздрукувати щось?

У системі, яку розробила команда Брауна, алгоритм виконує більшу частину процесу відкриття для пошуку нових матеріалів для друку. «Наш підхід полягає в поєднанні автоматизованого виробництва та тестування з машинним навчанням для швидкого й ефективного виявлення високопродуктивних компонентів», — сказав Браун. «По суті, у нас є автономний робот, який вивчає ці механічні системи під нашим наглядом». Якщо ви хочете розробити нові типи батарей з вищою ефективністю та нижчою вартістю, ви можете використовувати для цього подібну систему. Людина вибирає кілька інгредієнтів, вводить деталі їхнього хімічного складу в алгоритм і визначає механічні властивості нового матеріалу. Потім алгоритм збільшує або зменшує кількість цих компонентів і перевіряє, як кожна формула впливає на властивості матеріалу, перш ніж досягти ідеальної комбінації. Дослідники використовували цю систему для вдосконалення нової фарби для 3D-друку, яка твердне під впливом ультрафіолетового світла, йдеться в статті. Вони визначили шість хімічних речовин для використання в рецептурах і поставили перед алгоритмом завдання виявити матеріал з найкращими показниками міцності, жорсткості та міцності. Без штучного інтелекту оптимізувати ці три властивості було б складно, оскільки вони можуть працювати в різних цілях. Наприклад, найміцніший матеріал може бути не найжорсткішим. «Дослідження грубою силою може дозволити досліджувати близько 100 матеріалів», — сказав в електронному інтерв’ю Lifewire Джошуа Агар, професор Університету Ліхай, який використовує машинне навчання для виявлення нових матеріалів. «Штучний інтелект і автоматизовані експерименти можуть уможливити пошук мільйонів зразків». Людина-хімік зазвичай намагається максимізувати одну властивість за раз, що призводить до багатьох експериментів і великої кількості відходів. Але ШІ зміг зробити це набагато швидше, ніж людина. «Використання ШІ в 3D-друкі дозволяє [it to perform] сотні повторень із бажаними характеристиками за той самий проміжок часу, коли хімік виконує одне чи два», — сказав Lifewire в електронному інтерв’ю Алессіо Лоруссо, генеральний директор Roboze, компанії, яка використовує ШІ для розробки матеріалів. Він не брав участі в MIT. «Це, безумовно, чудова технологія, що дозволяє скоротити час і витрати».

Двоє людей працюють з 3D-принтером.

Майбутнє може бути надруковано

Майк Фоші, професор Массачусетського технологічного інституту та співавтор статті, сказав у прес-релізі, що процес відкриття матеріалів для друку може бути ще швидшим за допомогою більшої автоматизації. Дослідники змішували та тестували кожен зразок вручну, але роботи могли б керувати системами дозування та змішування в майбутніх версіях системи. Згодом дослідники планують протестувати процес штучного інтелекту для використання, окрім розробки нових чорнил для 3D-друку. “Це має широке застосування в матеріалознавстві в цілому”, – сказав Фоші. «Наприклад, якщо ви хочете розробити нові типи акумуляторів з вищою ефективністю та меншою вартістю, ви можете використовувати для цього подібну систему. Або якщо ви хочете оптимізувати фарбу для автомобіля, який працює добре та є екологічно чистим , ця система також може зробити це». За словами Лоруссо, можливості для матеріалів, керованих штучним інтелектом, «безмежні», коли алгоритм розроблений і машина має достатньо даних, щоб почати його акуратне застосування. «Ми вважаємо, що корисно знаходити нові матеріали, оскільки продуктивність, досягнута сьогодні за допомогою суперполімерів і композитів, дає можливість виготовляти деталі кінцевого використання», — додав він. «Вони можуть замінити метали та створити модель циклічної економіки, де сировина продовжує самовідновлюватися шляхом постійної переробки».