Негізгі ұсыныстар
- 3D-принтеріңіз AI көмегімен зерттеулердегі жетістіктердің арқасында ақырында мықтырақ материалдар шығара алады.
- MIT зерттеушілері материалды табу процесінің көп бөлігін орындайтын алгоритм әзірледі.
- Топ жүйені ультракүлгін сәулеге ұшыраған кезде қататын жаңа 3D басып шығару сиясын жақсарту үшін пайдаланды.
Үйдегі 3D принтерлері жасанды интеллект (AI) жетістіктерінің арқасында пайдалырақ болуы мүмкін.
Жақында жарияланған қағазға сәйкес, зерттеушілер басып шығару материалдарын берік және берік ету үшін машиналық оқытуды пайдалануда.
Жаңа материалдарда өнеркәсіптік 3D басып шығарудан әуесқойларға арналған қолданбалар болуы мүмкін, мысалы, арнайы электроникаға арналған қаптама, жеке қорғаныс құралдары немесе тіпті дизайнерлік жиһаз, Кит А. Браун, Бостон университетінің инженерлік профессоры. Бұл туралы Lifewire электрондық пошта сұхбатында зерттеу жүргізген зерттеушілер айтты.
"Біздің мақсатымыз - өнімділігі жоғары механикалық компоненттерді 3D басып шығаруды үйрену", - деп қосты ол. "Оларда арнайы электроникаға арналған қаптама, жеке қорғаныс құралдары немесе тіпті дизайнерлік жиһаз сияқты өнеркәсіптік 3D басып шығарудан әуесқойларға арналған қолданбалар болуы мүмкін."
Ештеңені басып шығару керек пе?
Браун тобы әзірлеген жүйеде алгоритм жаңа басып шығару материалдарын табу үшін табу процесінің көп бөлігін орындайды.
"Біздің тәсіл - өнімділігі жоғары компоненттерді жылдам және тиімді анықтау үшін автоматтандырылған өндіріс пен тестілеуді машиналық оқытумен біріктіру", - деді Браун. "Негізі, бізде осы механикалық жүйелерді біздің қадағалауымызбен зерттейтін автономды робот бар."
Егер сіз өнімділігі жоғары және құны төмен батареялардың жаңа түрлерін жасағыңыз келсе, мұны істеу үшін осындай жүйені пайдалануға болады.
Адам бірнеше ингредиенттерді таңдайды, олардың химиялық құрамы туралы мәліметтерді алгоритмге енгізеді және жаңа материалдың механикалық қасиеттерін анықтайды. Содан кейін алгоритм сол құрамдастардың мөлшерін көбейтеді немесе азайтады және идеалды комбинацияға жеткенше әрбір формула материалдың қасиеттеріне қалай әсер ететінін тексереді.
Қағазға сәйкес, зерттеушілер жүйені ультракүлгін сәулеге ұшыраған кезде қататын жаңа 3D басып шығару сиясын жақсарту үшін пайдаланған. Олар формулаларда қолданылатын алты химиялық затты анықтап, алгоритмнің мақсатын тұтқырлық, қаттылық және беріктік үшін ең жақсы өнімді материалды ашу мақсатын қойды.
AI болмаса, бұл үш сипатты оңтайландыру қиын болар еді, өйткені олар өзара мақсатта жұмыс істей алады. Мысалы, ең берік материал ең қатты болмауы мүмкін.
«Қатыгез күштерді зерттеу 100-ге жуық материалды зерттеуге мүмкіндік береді», - деді жаңа материалдарды табу үшін машиналық оқытуды қолданатын Лихай университетінің профессоры Джошуа Агар Lifewire электрондық поштасына берген сұхбатында. "AI және автоматтандырылған эксперименттер миллиондаған үлгілерді іздеуге мүмкіндік береді."
Адам химигі әдетте бір сипатты барынша арттыруға тырысады, нәтижесінде көптеген тәжірибелер мен қалдықтар көп болады. Бірақ AI мұны адамға қарағанда әлдеқайда жылдам жасай алды.
"3D басып шығаруда AI пайдалану химик бір немесе екі орындайтын уақыт аралығында қажетті сипаттамалармен жүздеген қайталауды [орындауға] мүмкіндік береді", - дейді Алессио Лоруссо, Roboze компаниясының бас директоры. материалдар әзірлеу, деді Lifewire электрондық пошта сұхбатында. Ол MIT зерттеуіне қатысқан жоқ. "Бұл керемет уақыт пен шығынды азайтатын технология екені анық."
Болашақ басылуы мүмкін
Баспа материалдарын табу үдерісін автоматтандыру арқылы бұдан да жылдамырақ жасауға болады, дейді MIT профессоры және мақаланың жетекші авторы Майк Фошей баспасөз хабарламасында. Зерттеушілер әр үлгіні қолмен араластырып, сынады, бірақ роботтар жүйенің болашақ нұсқаларында тарату және араластыру жүйелерін басқара алады.
Ақырында, зерттеушілер AI процесін жаңа 3D басып шығару сияларын жасаудан басқа мақсатта сынауды жоспарлап отыр.
"Бұл жалпы материалтануда кең қолданыстарға ие", - деді Фошей. "Мысалы, егер сіз өнімділігі жоғары және құны төмен аккумуляторлардың жаңа түрлерін жасағыңыз келсе, мұны істеу үшін осындай жүйені қолдануға болады. Немесе, жақсы жұмыс істейтін және қоршаған ортаға зиянсыз автокөлік үшін бояуды оңтайландырғыңыз келсе., бұл жүйе мұны да жасай алады."
Алгоритм әзірленгеннен кейін және машинада оны дәл қолдана бастау үшін жеткілікті деректер болған кезде AI басқаратын материалдардың мүмкіндіктері «шексіз» болады, деді Лоруссо.
"Біз жаңа материалдарды табу пайдалы деп есептейміз, өйткені бүгінгі күні суперполимерлер мен композиттер қол жеткізген өнімділік соңғы пайдаланатын бөлшектерді шығаруға мүмкіндік береді", - деп қосты ол. "Олар металдарды алмастырып, шикізат үнемі қайта өңдеу арқылы өзін қалпына келтіретін айналмалы экономика үлгісін жасай алады."
