Önemli Bilgiler
- Yapay zeka destekli araştırmalardaki gelişmeler sayesinde 3D yazıcınız sonunda daha güçlü malzemeler üretebilir.
- MIT araştırmacıları, malzeme keşif sürecinin çoğunu gerçekleştiren bir algoritma geliştirdi.
- Ekip, ultraviyole ışığa maruz kaldığında sertleşen yeni bir 3D baskı mürekkebi geliştirmek için sistemi kullandı.
Evdeki 3D yazıcılar, yapay zekadaki (AI) gelişmeler sayesinde daha kullanışlı hale gelebilir.
Araştırmacılar, yakın zamanda yayınlanan bir makaleye göre daha güçlü ve daha dayanıklı baskı malzemeleri yapmak için makine öğrenimini kullanıyor.
Yeni malzemeler, belirli elektronik cihazlar için özel olarak hazırlanmış ambalajlar, özelleştirilmiş kişisel koruyucu ekipmanlar ve hatta tasarım mobilyalar gibi endüstriyelden hobi amaçlı 3D baskıya kadar değişen uygulamalara sahip olabilir, Boston Üniversitesi'nde mühendislik profesörü olan Keith A. Brown. Lifewire'a bir e-posta röportajında, araştırmayı yürüten araştırmacılardan bahsetti.
"Amacımız, yüksek performanslı mekanik bileşenlerin nasıl 3D olarak yazdırılacağını öğrenmek" diye ekledi. "Bunlar, belirli elektronik cihazlar için özel olarak hazırlanmış ambalajlar, özelleştirilmiş kişisel koruyucu ekipmanlar ve hatta tasarım mobilyalar gibi endüstriyelden hobi amaçlı 3D baskıya kadar değişen uygulamalara sahip olabilir."
Herhangi Bir Şey Yazdırılsın mı?
Brown'ın ekibinin geliştirdiği sistemde, yeni baskı malzemeleri bulmak için keşif sürecinin çoğunu bir algoritma gerçekleştirir.
"Yaklaşımımız, yüksek performanslı bileşenleri hızlı ve verimli bir şekilde belirlemek için otomatik üretim ve testi makine öğrenimi ile birleştirmektir," dedi Brown. "Özünde, bizim gözetimimiz altında bu mekanik sistemleri inceleyen otonom bir robotumuz var."
Daha verimli ve daha düşük maliyetli yeni pil türleri tasarlamak istiyorsanız, bunu yapmak için böyle bir sistem kullanabilirsiniz.
Bir insan birkaç bileşen seçer, kimyasal bileşimleriyle ilgili ayrıntıları algoritmaya girer ve yeni malzemenin mekanik özelliklerini tanımlar. Algoritma daha sonra bu bileşenlerin miktarını artırır veya az altır ve ideal kombinasyona ulaşmadan önce her formülün malzemenin özelliklerini nasıl etkilediğini kontrol eder.
Araştırmacılar, kağıda göre ultraviyole ışığa maruz kaldığında sertleşen yeni bir 3D baskı mürekkebi geliştirmek için sistemi kullandılar. Formülasyonlarda kullanılacak altı kimyasal belirlediler ve algoritmanın hedefini tokluk, sertlik ve dayanıklılık için en iyi performans gösteren malzemeyi ortaya çıkarmak için belirlediler.
Yapay zeka olmadan, bu üç özelliği optimize etmek zor olurdu çünkü bunlar farklı amaçlarla çalışabilirler. Örneğin, en güçlü malzeme en sert olmayabilir.
Lehigh Üniversitesi'nde yeni materyaller keşfetmek için makine öğrenimini kullanan bir profesör olan Joshua Agar, Lifewire'a bir e-posta röportajında "Kaba kuvvet araştırması 100 kadar materyalin keşfedilmesine izin verebilir" dedi. "AI ve otomatik deneyler, milyonlarca örneğin aranmasını sağlayabilir."
Bir insan kimyager tipik olarak bir seferde bir özelliği en üst düzeye çıkarmaya çalışır, bu da birçok deney ve çok fazla israfla sonuçlanır. Ancak yapay zeka bunu bir insandan çok daha hızlı yapabildi.
"Yapay zekayı 3D baskıda kullanmak, bir veya iki kimyagerin aynı zaman diliminde istenen özelliklere sahip yüzlerce tekrarı [gerçekleştirmesini] sağlar, " Alessio Lorusso, Roboze CEO'su Lifewire'a bir e-posta röportajında \u200b\u200bmalzemeler geliştirin. MIT araştırmasında yer almadı. "Bu açıkçası dikkate değer bir zaman ve maliyet düşürücü teknoloji."
Gelecek Basılabilir
MIT profesörü ve makalenin yardımcı yazarı Mike Foshey bir haber bülteninde, Baskı malzemeleri için keşif sürecinin daha fazla otomasyonla daha da hızlı hale getirilebileceğini söyledi. Araştırmacılar her numuneyi elle karıştırıp test etti, ancak robotlar gelecekteki sistem sürümlerinde dağıtım ve karıştırma sistemlerini çalıştırabilir.
Sonunda araştırmacılar, yeni 3D baskı mürekkepleri geliştirmenin ötesinde kullanımlar için yapay zeka sürecini test etmeyi planlıyor.
"Bunun genel olarak malzeme biliminde geniş uygulamaları var," dedi Foshey. "Örneğin, daha verimli ve daha düşük maliyetli yeni tip piller tasarlamak istiyorsanız, bunu yapmak için böyle bir sistem kullanabilirsiniz. Veya iyi performans gösteren ve çevre dostu bir araba için boyayı optimize etmek istiyorsanız., bu sistem de bunu yapabilir."
Lorusso, Algoritma geliştirildiğinde ve makine onu doğru bir şekilde uygulamaya başlamak için yeterli veriye sahip olduğunda, yapay zeka güdümlü malzemeler için olasılıkların "sonsuz" olduğunu söyledi.
"Süper polimerlerin ve kompozitlerin günümüzde elde ettiği performanslar, son kullanım parçaları üretme imkanı sunduğu için yeni malzemeler bulmanın faydalı olduğuna inanıyoruz" diye ekledi. "Metalleri değiştirebilirler ve hammaddenin sürekli geri dönüşüm yoluyla kendini yenilemeye devam ettiği döngüsel bir ekonomi modeli yaratabilirler."
