Önemli Çıkarımlar
- 3D yazıcınız, yapay zeka destekli araştırmalardaki gelişmeler sayesinde 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.
Yapay zekadaki (AI) gelişmeler sayesinde ev 3D yazıcıları daha kullanışlı hale gelebilir. Yakın zamanda yayınlanan bir makaleye göre, araştırmacılar daha güçlü ve daha dayanıklı baskı malzemeleri yapmak için makine öğrenimini kullanıyor. Boston Üniversitesi’nde mühendislik profesörü ve araştırmayı yürüten araştırmacılar arasında yer alan Keith A. Brown, yeni materyallerin, belirli elektronikler için özel olarak hazırlanmış ambalajlar, özelleştirilmiş kişisel koruyucu ekipmanlar ve hatta tasarım mobilyalar gibi endüstriyelden hobi amaçlı 3D baskıya kadar değişen uygulamaları olabilir. Çalışma, Lifewire’a bir e-posta röportajında söyledi. “Amacımız, yüksek performanslı mekanik bileşenlerin nasıl 3D olarak yazdırılacağını öğrenmek” diye ekledi. “Bunlar, belirli elektronik cihazlar için özel olarak hazırlanmış ambalajlar, özelleştirilmiş kişisel koruyucu donanımlar ve hatta tasarım mobilyalar gibi endüstriyelden hobi amaçlı 3D baskıya kadar değişen uygulamalara sahip olabilir.”
Herhangi bir şey yazdır?
Brown’ın ekibinin geliştirdiği sistemde, yeni baskı malzemeleri bulmak için keşif sürecinin çoğunu bir algoritma gerçekleştiriyor. Brown, “Yaklaşımımız, yüksek performanslı bileşenleri hızlı ve verimli bir şekilde belirlemek için otomatikleştirilmiş üretim ve test ile makine öğrenimini birleştirmek” dedi. “Özünde, bizim gözetimimiz altında bu mekanik sistemleri inceleyen otonom bir robotumuz var.” Daha verimli ve daha düşük maliyetli yeni tip piller tasarlamak istiyorsanız, bunu yapmak için böyle bir sistem kullanabilirsiniz. Bir insan birkaç bileşen seçer, kimyasal bileşimlerinin ayrıntılarını algoritmaya girer ve yeni malzemenin mekanik özelliklerini tanımlar. Algoritma daha sonra bu bileşenlerin miktarını artırır veya azaltır 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 çapraz 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. “3D baskıda yapay zeka kullanmak, [it to perform] Materyal geliştirmek için yapay zeka kullanan bir şirket olan Roboze’nin CEO’su Alessio Lorusso, Lifewire’a bir e-posta röportajında, bir veya iki kimyagerin aynı zaman diliminde istenen özelliklere sahip yüzlerce tekrarı,” dedi. “Bu açıkçası dikkate değer bir zaman ve maliyet düşürücü teknoloji.”
Gelecek Basılabilir
MIT profesörü ve makalenin başyazarı Mike Foshey bir haber bülteninde, matbaa malzemeleri için keşif sürecinin daha fazla otomasyonla daha da hızlı hale getirilebileceğini söyledi. Araştırmacılar her numuneyi elle karıştırıp test ettiler, ancak robotlar gelecekteki sistem sürümlerinde dağıtım ve karıştırma sistemlerini çalıştırabilir. Sonunda araştırmacılar, yeni 3D baskı mürekkepleri geliştirmenin ötesinde kullanımlar için AI sürecini test etmeyi planlıyorlar. Foshey, “Bunun genel olarak malzeme biliminde geniş uygulamaları var.” Dedi. “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 makinenin onu doğru bir şekilde uygulamaya başlamak için yeterli veriye sahip olduğunda, yapay zeka güdümlü malzemeler için olasılıkların “sonsuz” olduğunu söyledi. “Süper polimerler 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.”
