Key Takeaway
- Pencetak 3D anda mungkin akhirnya dapat menghasilkan bahan yang lebih kukuh hasil daripada kemajuan dalam penyelidikan berbantukan AI.
- Penyelidik MIT telah membangunkan algoritma yang melaksanakan kebanyakan proses penemuan bahan.
- Pasukan menggunakan sistem untuk menambah baik dakwat pencetakan 3D baharu yang mengeras apabila terdedah kepada cahaya ultraungu.
Pencetak 3D Rumah boleh menjadi lebih berguna berkat kemajuan dalam kecerdasan buatan (AI).
Penyelidik menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat bahan cetakan yang lebih kuat dan lasak, menurut kertas yang diterbitkan baru-baru ini.
Bahan baharu itu boleh mempunyai aplikasi yang terdiri daripada percetakan 3D industri kepada penggemar 3D seperti pembungkusan yang disesuaikan untuk elektronik tertentu, peralatan perlindungan peribadi tersuai atau perabot berjenama, Keith A. Brown, seorang profesor kejuruteraan di Universiti Boston yang pernah antara penyelidik yang menjalankan kajian itu, memberitahu Lifewire dalam temu bual e-mel.
"Matlamat kami adalah untuk mempelajari cara mencetak komponen mekanikal berprestasi tinggi 3D," tambahnya. "Ini boleh mempunyai aplikasi yang terdiri daripada percetakan 3D perindustrian kepada penggemar 3D seperti pembungkusan yang disesuaikan untuk elektronik tertentu, peralatan perlindungan peribadi tersuai atau perabot berjenama."
Cetak Apa-apa?
Dalam sistem yang dibangunkan oleh pasukan Brown, algoritma melaksanakan kebanyakan proses penemuan untuk mencari bahan cetakan baharu.
"Pendekatan kami adalah untuk menggabungkan pembuatan dan ujian automatik dengan pembelajaran mesin untuk mengenal pasti komponen berprestasi tinggi dengan pantas dan cekap," kata Brown. "Pada dasarnya, kami mempunyai robot autonomi yang sedang mengkaji sistem mekanikal ini di bawah penyeliaan kami."
Jika anda ingin mereka bentuk bateri baharu yang mempunyai kecekapan yang lebih tinggi dan kos yang lebih rendah, anda boleh menggunakan sistem seperti ini untuk melakukannya.
Manusia memilih beberapa bahan, memasukkan butiran tentang komposisi kimianya ke dalam algoritma dan mentakrifkan sifat mekanikal bahan baharu. Algoritma kemudiannya menambah atau mengurangkan jumlah komponen tersebut dan menyemak cara setiap formula mempengaruhi sifat bahan sebelum mencapai gabungan yang ideal.
Para penyelidik menggunakan sistem itu untuk menambah baik dakwat pencetakan 3D baharu yang mengeras apabila terdedah kepada cahaya ultraungu, menurut kertas itu. Mereka mengenal pasti enam bahan kimia untuk digunakan dalam formulasi dan menetapkan objektif algoritma untuk mendedahkan bahan berprestasi terbaik untuk keliatan, kekakuan dan kekuatan.
Tanpa AI, mengoptimumkan ketiga-tiga sifat ini akan menjadi sukar kerana ia boleh berfungsi pada tujuan bersilang. Contohnya, bahan yang paling kuat mungkin bukan yang paling keras.
"Penjelajahan brute force mungkin membenarkan penerokaan 100 atau lebih bahan, " Joshua Agar, seorang profesor di Universiti Lehigh yang menggunakan pembelajaran mesin untuk menemui bahan baharu, memberitahu Lifewire dalam temu bual e-mel. "AI dan percubaan automatik boleh membolehkan berjuta-juta sampel dicari."
Ahli kimia manusia biasanya akan cuba memaksimumkan satu sifat pada satu masa, menghasilkan banyak eksperimen dan banyak pembaziran. Tetapi AI mampu melakukannya jauh lebih cepat daripada manusia.
"Menggunakan AI dalam pencetakan 3D membolehkan [ia melakukan] ratusan ulangan dengan ciri yang diingini dalam jangka masa yang sama seorang ahli kimia melakukan satu atau dua, " Alessio Lorusso, Ketua Pegawai Eksekutif Roboze, sebuah syarikat yang menggunakan AI untuk membangunkan bahan, memberitahu Lifewire dalam temu bual e-mel. Dia tidak terlibat dalam penyelidikan MIT. "Ini jelas merupakan masa yang luar biasa dan teknologi penjimatan kos."
Masa Depan Mungkin Dicetak
Proses penemuan untuk bahan cetakan boleh dibuat lebih pantas dengan lebih banyak automasi, kata Mike Foshey, seorang profesor MIT dan pengarang utama bersama kertas itu, dalam satu kenyataan berita. Penyelidik mencampur dan menguji setiap sampel dengan tangan, tetapi robot boleh mengendalikan sistem pendispensan dan pencampuran dalam versi sistem akan datang.
Akhirnya, penyelidik merancang untuk menguji proses AI untuk kegunaan selain daripada membangunkan dakwat cetakan 3D baharu.
"Ini mempunyai aplikasi luas merentas sains bahan secara umum," kata Foshey. "Sebagai contoh, jika anda ingin mereka bentuk bateri jenis baharu yang mempunyai kecekapan yang lebih tinggi dan kos yang lebih rendah, anda boleh menggunakan sistem seperti ini untuk melakukannya. Atau, jika anda ingin mengoptimumkan cat untuk kereta yang berprestasi baik dan mesra alam., sistem ini juga boleh melakukannya."
Kemungkinan untuk bahan dipacu AI adalah "tidak berkesudahan" sebaik sahaja algoritma dibangunkan dan mesin mempunyai data yang mencukupi untuk mula menggunakannya dengan tepat, kata Lorusso.
"Kami percaya bahawa adalah berguna untuk mencari bahan baharu kerana prestasi yang dicapai hari ini oleh polimer super dan komposit menawarkan kemungkinan menghasilkan bahagian guna akhir," tambahnya. "Mereka boleh menggantikan logam dan mencipta model ekonomi bulat, di mana bahan mentah terus menjana semula sendiri melalui kitar semula berterusan."
