Негизги алып салуулар
- 3D принтериңиз AI жардамы менен изилдөөдөгү жетишкендиктердин аркасында акырында күчтүүрөөк материалдарды чыгарышы мүмкүн.
- MIT изилдөөчүлөрү материалды табуу процессинин көбүн аткарган алгоритмди иштеп чыгышты.
- Команда системаны ультрафиолет нуруна кабылганда катып кала турган жаңы 3D басып чыгаруу сыясын жакшыртуу үчүн колдонду.
Үйдөгү 3D принтерлери жасалма интеллекттеги (AI) жетишкендиктердин аркасында көбүрөөк пайдалуу боло алышат.
Жакында жарыяланган кагазга ылайык, изилдөөчүлөр басып чыгаруу материалдарын күчтүүрөөк жана катаал кылуу үчүн машина үйрөнүүнү колдонуп жатышат.
Жаңы материалдар өнөр жайдан баштап, 3D басып чыгарууга чейин, мисалы, белгилүү бир электроника үчүн ылайыкталган таңгак, жеке коргонуу шаймандары, жада калса дизайнер эмеректери сыяктуу колдонмолорго ээ болушу мүмкүн, Кит А. Браун, Бостон университетинин инженердик профессору. изилдөө жүргүзгөн изилдөөчүлөрдүн арасында Lifewire электрондук почта маегинде билдирди.
"Биздин максат - жогорку натыйжалуу механикалык компоненттерди 3D басып чыгарууну үйрөнүү", - деп кошумчалады ал. "Буларда өнөр жайдан баштап, 3D басып чыгарууга чейин, мисалы, белгилүү бир электроникага ылайыкташтырылган таңгак, жеке коргонуу шаймандары, жада калса дизайнер эмеректери сыяктуу колдонмолор болушу мүмкүн."
Эч нерсе басып чыгарасызбы?
Браундун командасы иштеп чыккан системада алгоритм жаңы басып чыгаруу материалдарын табуу үчүн табуу процессинин көбүн аткарат.
"Биздин мамилебиз автоматташтырылган өндүрүштү жана тестирлөө менен машинаны үйрөнүү менен айкалыштыруу болуп саналат, бул жогорку натыйжалуу компоненттерди тез жана натыйжалуу аныктоо ", - деди Браун. "Негизи бизде бул механикалык системаларды биздин көзөмөлүбүз менен изилдеп жаткан автономдуу робот бар."
Эгер сиз батарейкалардын жаңы түрлөрүн иштеп чыгууну кааласаңыз, алар эффективдүүлүгү жогору жана арзаныраак болсо, бул үчүн ушундай системаны колдонсоңуз болот.
Адам бир нече ингредиенттерди тандап, алгоритмге алардын химиялык курамы боюнча чоо-жайын киргизет жана жаңы материалдын механикалык касиеттерин аныктайт. Андан кийин алгоритм ал компоненттердин санын көбөйтөт же азайтат жана идеалдуу айкалыштырууга чейин ар бир формула материалдын касиеттерине кандай таасир этээрин текшерет.
Изилдөөчүлөр бул системаны ультрафиолет нуруна кабылганда катып кала турган жаңы 3D басып чыгаруу сыясын жакшыртуу үчүн колдонушкан, деп айтылат кагазда. Алар формулаларда колдонула турган алты химиялык затты аныкташты жана алгоритмдин максатын катаалдыгы, катуулугу жана бекемдиги үчүн эң жакшы иштеген материалды ачууну коюшту.
AI болбосо, бул үч касиетти оптималдаштыруу кыйынга турат, анткени алар кайчылаш максаттарда иштей алат. Мисалы, эң бышык материал эң катуу болбошу мүмкүн.
"Катуу күч менен изилдөө 100гө жакын материалдарды чалгындоого мүмкүндүк бериши мүмкүн", - деди Лихайг университетинин профессору Жошуа Агар, жаңы материалдарды табуу үчүн машиналык үйрөнүүнү колдонгон, Lifewireге электрондук кат аркылуу берген маегинде. "AI жана автоматташтырылган эксперименттер миллиондогон үлгүлөрдү издөөгө мүмкүнчүлүк берет."
Адам химиги, адатта, бир эле учурда бир касиетти максималдуу көбөйтүүгө аракет кылып, натыйжада көптөгөн эксперименттер жана көп калдыктар пайда болот. Бирок AI муну адамга караганда тезирээк жасай алды.
"3D басып чыгарууда AI колдонуу бир же эки химик аткарган бир эле убакыт аралыгында керектүү мүнөздөмөлөр менен жүздөгөн кайталоолорду [аткарууга] мүмкүндүк берет," Алессио Лоруссо, Roboze компаниясынын башкы директору, AI колдонгон материалдарды иштеп чыгуу, деп билдирди Lifewire электрондук почта маегинде. Ал MIT изилдөөсүнө катышкан эмес. "Бул, албетте, укмуштуудай убакыт жана чыгымдарды кыскартуу технологиясы."
Келечек басылышы мүмкүн
Басып чыгаруучу материалдардын ачылыш процесси автоматташтыруу менен дагы тезирээк жасалышы мүмкүн, - деди Майк Фошей, MIT профессору жана гезиттин башкы автору. Изилдөөчүлөр ар бир үлгүнү кол менен аралаштырып, сынап көрүштү, бирок роботтор системанын келечектеги версияларында бөлүштүрүү жана аралаштыруу системаларын иштете алат.
Акыр-аягы, изилдөөчүлөр AI процессин жаңы 3D басып чыгаруу сыяларын иштеп чыгуудан тышкары колдонуу үчүн сынап көрүүнү пландаштырууда.
"Бул жалпысынан материал таануу боюнча кеңири колдонулат," деди Фошей. "Мисалы, эгер сиз эффективдүү жана арзаныраак болгон аккумуляторлордун жаңы түрлөрүн иштеп чыгууну кааласаңыз, анда бул үчүн ушундай системаны колдонсоңуз болот. Же болбосо, жакшы иштеген жана экологиялык жактан таза болгон унаа үчүн боёкту оптималдаштырууну кааласаңыз., бул система ошондой кыла алат."
Алгоритм иштелип чыккандан кийин жана машина аны так колдоно баштоо үчүн жетиштүү маалыматка ээ болгондо, AI башкарган материалдардын мүмкүнчүлүктөрү "чексиз" болот, деди Лоруссо.
"Биз жаңы материалдарды табуу пайдалуу деп эсептейбиз, анткени бүгүнкү күндө супер полимерлердин жана композиттердин жетишкендиктери акыркы колдонуучу тетиктерди чыгаруу мүмкүнчүлүгүн сунуштайт", - деп кошумчалады ал. "Алар металлдарды алмаштырып, чийки зат тынымсыз кайра иштетүү аркылуу өзүн калыбына келтире турган тегерек экономика моделин түзө алат."
