Дослідники Університету штату Вашингтон використали штучний інтелект, щоб знайти ефективніший і дешевший спосіб 3D-друку високопродуктивного металевого сплаву.
Інноваційний метод
Сайт phys.org повідомляє про дослідження, результати яких колись можуть дозволити надрукувати сплав, який поширений в аерокосмічній промисловості, але має багато інших потенційних застосувань, за допомогою загальнодоступного комерційного обладнання. А використані методи штучного інтелекту можна застосовувати у різних сферах, включаючи відкриття нових ліків.
Дослідницька команда зі Школи електротехніки та комп’ютерних наук і Школи механічної та матеріальної інженерії WSU опублікувала свою роботу у збірнику конференції AAAI зі штучного інтелекту та отримала винагороду за інноваційне впроваджене застосування на щорічній конференції організації.
Науковці зазначають, що 90 % комерційних принтерів не можуть друкувати цей металевий сплав, тому той факт, що вдалося знайти придатні параметри процесу, дозволяє використовувати ці комерційні принтери й, по суті, демократизувати друк цього сплаву.
Дорогий матеріал для випробувань
Сплав, який називається GRCop-42, складається з трьох металів — міді, хрому та ніобію. Розроблений NASA, він має високу теплопровідність і залишається міцним за екстремальних температур, тому його використовують в аерокосмічній промисловості, наприклад, у камерах згоряння рідинних ракетних двигунів. Хоча це дуже бажаний матеріал із багатьма потенційними застосуваннями, він дорогий і енергомісткий у друку, потребує значної потужності лазера.
Дослідники марно намагалися друкувати сплав на нижчих потужностях і рівнях лазера, які використовуються більшістю комерційних принтерів, адже тестування різних конфігурацій потребує дорогих матеріалів, спеціалізованого обладнання та значних трудових витрат. Один цикл друку може коштувати сотні доларів, а детальний аналіз якості після друку може зайняти кілька днів.
Пошук успішних конфігурацій за допомогою ШІ
Для дослідження команда почала з результатів 37 невдалих конфігурацій, які раніше тестувалися у Школі механічної та матеріалознавчої інженерії. Потім вони розробили підхід, що використовував ці результати для оцінки ймовірності того, що нетестована конфігурація дасть успішний друк. Їхня модель потім обирала невеликі партії нових конфігурацій, балансуючи дві цілі: тестування перспективних варіантів і дослідження невизначених областей, які могли б покращити ШІ-модель.
Працюючи з Натаніелем Цукшвердтом, Сусмітою Бозе та Амитом Бандьопадх’яєм зі Школи механічної та матеріалознавчої інженерії, команда використовувала процесні конфігурації, обрані ШІ, для друку GRCop-42 та оцінювала отримані зразки. Аар’ян Дешвал з Університету Міннесоти також брав участь у проєкті.
«Вони повертали мені результати, й мені подобалися всі, навіть якщо вони провалилися. Бо кожен результат покращував нашу модель штучного інтелекту», — сказала Аза Фадхель, одна з авторок дослідження.
Шість успішних відбитків зі 40 спроб
Друк за меншої потужності лазера може зменшити енергоспоживання, знос обладнання та витрати на післяобробку. Водночас це зробить GRCop-42 доступнішим для університетів, невеликих лабораторій і компаній, які не мають спеціалізованого обладнання високої потужності.
Дослідники знали, що лише дуже мала частина з більш ніж 100 мільйонів конфігурацій буде успішною. За три місяці та в межах загального бюджету в 40 експериментів команда виявила шість успішних конфігурацій для різних рівнів потужності лазера і вперше успішно надрукувала сплав за потужності 500 Вт.
Науковці вважають, що той самий ШІ-керований підхід можна адаптувати для визначення умов обробки для інших металевих сплавів та систем адитивного виробництва. У ширшому сенсі, він міг би підтримувати наукові дослідження, в яких успішні результати рідкісні, а експерименти надто дорогі, щоб перевірити всі можливості.
