Key Takeaways
- Ihr 3D-Drucker könnte dank Fortschritten in der KI-unterstützten Forschung möglicherweise stärkere Materialien produzieren.
- MIT-Forscher haben einen Algorithmus entwickelt, der den größten Teil des Materialentdeckungsprozesses durchführt.
- Das Team verwendete das System, um eine neue 3D-Drucktinte zu verbessern, die aushärtet, wenn sie ultraviolettem Licht ausgesetzt wird.
Heim-3D-Drucker könnten dank Fortschritten in der künstlichen Intelligenz (KI) nützlicher werden.
Forscher verwenden laut einer kürzlich veröffentlichten Studie maschinelles Lernen, um Druckmaterialien herzustellen, die stärker und widerstandsfähiger sind.
Die neuen Materialien könnten Anwendungen haben, die vom industriellen bis zum Hobby-3D-Druck reichen, wie z unter den Forschern, die die Studie durchführten, teilte Lifewire in einem E-Mail-Interview mit.
"Unser Ziel ist es zu lernen, wie man mechanische Hochleistungskomponenten in 3D druckt", fügte er hinzu. "Diese können Anwendungen haben, die vom industriellen bis zum Hobby-3D-Druck reichen, wie z. B. Verpackungen, die auf bestimmte Elektronik zugeschnitten sind, kundenspezifische persönliche Schutzausrüstung oder sogar Designermöbel."
Alles drucken?
In dem von Browns Team entwickelten System übernimmt ein Algorithmus den größten Teil des Entdeckungsprozesses, um neue Druckmaterialien zu finden.
"Unser Ansatz besteht darin, automatisierte Fertigung und Tests mit maschinellem Lernen zu kombinieren, um schnell und effizient leistungsstarke Komponenten zu identifizieren", sagte Brown. „Im Wesentlichen haben wir einen autonomen Roboter, der diese mechanischen Systeme unter unserer Aufsicht untersucht.“
Wenn Sie neue Arten von Batterien entwickeln wollten, die eine höhere Effizienz und niedrigere Kosten aufweisen, könnten Sie ein System wie dieses verwenden, um dies zu tun.
Ein Mensch wählt einige Zutaten aus, gibt Details zu ihrer chemischen Zusammensetzung in den Algorithmus ein und definiert die mechanischen Eigenschaften des neuen Materials. Der Algorithmus erhöht oder verringert dann die Mengen dieser Komponenten und prüft, wie sich jede Formel auf die Eigenschaften des Materials auswirkt, bevor er zur idealen Kombination gelangt.
Die Forscher nutzten das System, um eine neue 3D-Drucktinte zu verbessern, die laut dem Papier aushärtet, wenn sie ultraviolettem Licht ausgesetzt wird. Sie identifizierten sechs Chemikalien, die in den Formulierungen verwendet werden sollten, und legten das Ziel des Algorithmus fest, das leistungsstärkste Material für Zähigkeit, Steifheit und Festigkeit aufzudecken.
Ohne KI wäre die Optimierung dieser drei Eigenschaften schwierig, da sie einander widersprechen können. Beispielsweise ist das stärkste Material möglicherweise nicht das steifste.
"Brute-Force-Exploration könnte die Exploration von etwa 100 Materialien ermöglichen", sagte Joshua Agar, Professor an der Lehigh University, der maschinelles Lernen zur Entdeckung neuer Materialien einsetzt, Lifewire in einem E-Mail-Interview. "KI und automatisierte Experimente können das Durchsuchen von Millionen von Proben ermöglichen."
Ein menschlicher Chemiker würde normalerweise versuchen, eine Eigenschaft nach der anderen zu maximieren, was zu vielen Experimenten und viel Abfall führt. Aber die KI konnte das viel schneller als ein Mensch.
"Die Verwendung von KI im 3D-Druck ermöglicht Hunderte von Wiederholungen mit den gewünschten Eigenschaften im gleichen Zeitrahmen wie ein Chemiker, der ein oder zwei durchführt", Alessio Lorusso, CEO von Roboze, einem Unternehmen, das KI einsetzt Materialien zu entwickeln, sagte Lifewire in einem E-Mail-Interview. Er war nicht an der MIT-Forschung beteiligt. "Dies ist offensichtlich eine bemerkenswerte Technologie zur Zeit- und Kosteneinsparung."
Die Zukunft kann gedruckt werden
Der Entdeckungsprozess für Druckmaterialien könnte mit mehr Automatisierung noch schneller gemacht werden, sagte Mike Foshey, MIT-Professor und Co-Hauptautor des Papiers, in einer Pressemitteilung. Die Forscher mischten und testeten jede Probe von Hand, aber Roboter könnten die Abgabe- und Mischsysteme in zukünftigen Systemversionen bedienen.
Schließlich planen die Forscher, den KI-Prozess für Anwendungen zu testen, die über die Entwicklung neuer 3D-Druckfarben hinausgehen.
"Dies hat breite Anwendungsmöglichkeiten in der Materialwissenschaft im Allgemeinen", sagte Foshey. „Wenn Sie zum Beispiel neue Arten von Batterien entwickeln wollten, die effizienter und kostengünstiger sind, könnten Sie ein solches System dafür verwenden. Oder wenn Sie den Lack für ein Auto optimieren wollten, das gut funktioniert und umweltfreundlich ist.“, das könnte dieses System auch."
Die Möglichkeiten für KI-gesteuerte Materialien sind "endlos", sobald der Algorithmus entwickelt ist und die Maschine über genügend Daten verfügt, um mit der genauen Anwendung zu beginnen, sagte Lorusso.
"Wir glauben, dass es sinnvoll ist, neue Materialien zu finden, da die heute von Superpolymeren und Verbundwerkstoffen erzielten Leistungen die Möglichkeit bieten, Teile für den Endverbrauch herzustellen", fügte er hinzu. "Sie könnten Metalle ersetzen und ein Kreislaufwirtschaftsmodell schaffen, bei dem sich der Rohstoff durch ständiges Recycling immer wieder selbst regeneriert."
