Asosiy takliflar
- Sizning 3D-printeringiz sun'iy intellekt yordamidagi tadqiqotlardagi yutuqlar tufayli kuchliroq materiallar ishlab chiqarishi mumkin.
- MIT tadqiqotchilari materialni topish jarayonining katta qismini bajaradigan algoritmni ishlab chiqdilar.
- Jamoa tizimdan ultrabinafsha nurlar ta'sirida qotib qoladigan yangi 3D bosma siyohni yaxshilash uchun foydalandi.
Uydagi 3D printerlar sun'iy intellekt (AI) sohasidagi yutuqlar tufayli yanada foydali bo'lishi mumkin.
Yaqinda chop etilgan maqolaga koʻra, tadqiqotchilar kuchliroq va qattiqroq bosma materiallar yaratish uchun mashina oʻrganishdan foydalanmoqda.
Yangi materiallar sanoatdan tortib hobbi uchun 3D bosib chiqarishgacha bo'lgan ilovalarga ega bo'lishi mumkin, masalan, maxsus elektronika uchun mo'ljallangan qadoqlash, shaxsiy himoya vositalari yoki hatto dizaynerlik mebellari, Keyt A. Braun, Boston universiteti muhandislik professori. Bu haqda Lifewire nashriga elektron pochta orqali bergan intervyusida tadqiqot olib borgan tadqiqotchilar aytdi.
"Maqsadimiz yuqori samarali mexanik qismlarni 3D bosib chiqarishni o'rganishdir", deya qo'shimcha qildi u. "Bular sanoatdan tortib, sevimli 3D bosib chiqarishgacha bo'lgan ilovalarga ega bo'lishi mumkin, masalan, ma'lum elektronika uchun mo'ljallangan qadoqlash, moslashtirilgan shaxsiy himoya vositalari yoki hatto dizayner mebellari."
Biror narsani chop qilasizmi?
Braun jamoasi ishlab chiqqan tizimda algoritm yangi bosma materiallarni topish uchun kashfiyot jarayonining katta qismini bajaradi.
"Bizning yondashuvimiz yuqori samarali komponentlarni tez va samarali aniqlash uchun avtomatlashtirilgan ishlab chiqarish va sinovni mashina o'rganish bilan birlashtirishdan iborat", dedi Braun. "Aslida, bizning nazoratimiz ostida ushbu mexanik tizimlarni o'rganayotgan avtonom robotimiz bor."
Agar siz yuqori samaradorlik va arzon narxlardagi batareyalarning yangi turlarini ishlab chiqmoqchi boʻlsangiz, buni amalga oshirish uchun shunday tizimdan foydalanishingiz mumkin.
Inson bir nechta ingredientlarni tanlaydi, algoritmga ularning kimyoviy tarkibiga oid tafsilotlarni kiritadi va yangi materialning mexanik xususiyatlarini belgilaydi. Keyin algoritm ushbu komponentlar miqdorini oshiradi yoki kamaytiradi va ideal kombinatsiyaga erishishdan oldin har bir formula materialning xususiyatlariga qanday ta'sir qilishini tekshiradi.
Olimlar tizimdan ultrabinafsha nurlar ta'sirida qotib qoladigan yangi 3D bosma siyohni yaxshilash uchun foydalanganlar. Ular formulalarda foydalanish uchun oltita kimyoviy moddalarni aniqladilar va algoritmning maqsadi pishiqlik, qattiqlik va mustahkamlik uchun eng yaxshi ishlaydigan materialni ochishni qo'yishdi.
AIsiz ushbu uchta xususiyatni optimallashtirish qiyin bo'ladi, chunki ular o'zaro maqsadlarda ishlashi mumkin. Masalan, eng mustahkam material eng qattiq bo‘lmasligi mumkin.
"Qo'pol kuchlarni o'rganish 100 ga yaqin materiallarni o'rganishga imkon berishi mumkin", dedi Joshua Agar, yangi materiallarni kashf qilish uchun mashinani o'rganishdan foydalanadigan Lehig universiteti professori, Lifewire nashriga elektron pochta orqali bergan intervyusida. "AI va avtomatlashtirilgan tajribalar millionlab namunalarni qidirishga imkon beradi."
Inson kimyogari odatda bir vaqtning o'zida bitta xususiyatni maksimal darajada oshirishga harakat qiladi, natijada ko'plab tajribalar va ko'plab chiqindilar paydo bo'ladi. Ammo sun'iy intellekt buni odamnikidan tezroq bajara oldi.
"3D bosib chiqarishda sun'iy intellektdan foydalanish kimyogarning bir yoki ikkitasini bajaradigan bir xil vaqt oralig'ida kerakli xususiyatlarga ega yuzlab takrorlashlarni [bajarish] imkonini beradi", - Alessio Lorusso, Roboze kompaniyasining AIdan foydalanadigan bosh direktori. materiallar ishlab chiqish, dedi Lifewire elektron pochta intervyusida. U MIT tadqiqotida ishtirok etmagan. "Bu, shubhasiz, vaqt va xarajatlarni kamaytiradigan ajoyib texnologiya."
Kelajak chop etilishi mumkin
Matbaa materiallarini kashf qilish jarayoni ko'proq avtomatlashtirish bilan tezroq amalga oshirilishi mumkin, dedi MIT professori va maqolaning hammuallifi Mayk Foshey matbuot relizida. Tadqiqotchilar har bir namunani qo‘lda aralashtirib, sinovdan o‘tkazishdi, ammo robotlar tizimning kelajakdagi versiyalarida tarqatish va aralashtirish tizimlarini boshqarishi mumkin edi.
Oxir-oqibat, tadqiqotchilar AI jarayonini yangi 3D bosma siyohlarni ishlab chiqishdan tashqari foydalanish uchun ham sinab koʻrishni rejalashtirishmoqda.
"Umuman olganda, bu materialshunoslikda keng qo'llaniladi", dedi Foshey. "Masalan, agar siz yuqori samaradorlik va arzon narxlardagi akkumulyatorlarning yangi turlarini ishlab chiqmoqchi bo'lsangiz, buni amalga oshirish uchun shunga o'xshash tizimdan foydalanishingiz mumkin. Yoki, agar siz yaxshi ishlaydigan va ekologik toza avtomobil uchun bo'yoqni optimallashtirishni xohlasangiz., bu tizim buni ham qila oladi."
Algoritm ishlab chiqilgach va mashinada uni toʻgʻri qoʻllash uchun yetarli maʼlumotlarga ega boʻlgach, sunʼiy intellektga asoslangan materiallarning imkoniyatlari “cheksiz” boʻladi, dedi Lorusso.
"Biz yangi materiallarni topish foydali deb hisoblaymiz, chunki bugungi kunda super polimerlar va kompozitlar tomonidan erishilgan ko'rsatkichlar oxirgi foydalanish qismlarini ishlab chiqarish imkoniyatini taklif qiladi ", deya qo'shimcha qildi u. “Ular metallarning o‘rnini bosishi va aylanma iqtisod modelini yaratishi mumkin, bunda xomashyo doimiy qayta ishlash orqali o‘zini qayta tiklashda davom etadi.”
