מזונות חשובים
- מדפסת התלת-ממד שלך עשויה להיות מסוגלת בסופו של דבר לייצר חומרים חזקים יותר הודות להתקדמות במחקר בסיוע בינה מלאכותית.
- חוקרים של MIT פיתחו אלגוריתם שמבצע את רוב תהליך גילוי החומר.
- הצוות השתמש במערכת כדי לשפר דיו חדש להדפסת תלת מימד שמתקשה בחשיפה לאור אולטרה סגול.
מדפסות תלת-ממד ביתיות יכולות להיות שימושיות יותר הודות להתקדמות בתחום הבינה המלאכותית (AI).
חוקרים משתמשים בלמידת מכונה כדי ליצור חומרי הדפסה חזקים וקשיחים יותר, לפי מאמר שפורסם לאחרונה.
לחומרים החדשים יכולים להיות יישומים שנעים בין הדפסת תלת-ממד תעשייתית לתחביבים כמו אריזה המותאמות לאלקטרוניקה ספציפית, ציוד מגן אישי מותאם אישית, או אפילו רהיטי מעצבים, קית א' בראון, פרופסור להנדסה באוניברסיטת בוסטון שהיה בין החוקרים שעורכים את המחקר, אמר ל-Lifewire בראיון באימייל.
"המטרה שלנו היא ללמוד כיצד להדפיס בתלת-ממד רכיבים מכניים בעלי ביצועים גבוהים", הוסיף. "אלה יכולים לכלול יישומים שנעים בין הדפסת תלת מימד תעשייתית לתחביבים, כגון אריזה המותאמות לאלקטרוניקה ספציפית, ציוד מגן אישי מותאם אישית, או אפילו רהיטי מעצבים."
להדפיס משהו?
במערכת שהצוות של בראון פיתח, אלגוריתם מבצע את רוב תהליך הגילוי כדי למצוא חומרי הדפסה חדשים.
"הגישה שלנו היא לשלב ייצור ובדיקות אוטומטיות עם למידת מכונה כדי לזהות במהירות וביעילות רכיבים בעלי ביצועים גבוהים", אמר בראון. "בעצם, יש לנו רובוט אוטונומי שחוקר את המערכות המכניות האלה תחת הפיקוח שלנו."
אם תרצה לעצב סוגים חדשים של סוללות בעלות יעילות גבוהה יותר ובעלות נמוכה יותר, תוכל להשתמש במערכת כזו כדי לעשות זאת.
אדם בוחר כמה מרכיבים, מזין פרטים על ההרכבים הכימיים שלהם לתוך האלגוריתם, ומגדיר את התכונות המכניות של החומר החדש. לאחר מכן האלגוריתם מגדיל או מקטין את הכמויות של אותם רכיבים ובודק כיצד כל נוסחה משפיעה על תכונות החומר לפני שמגיעים לשילוב האידיאלי.
החוקרים השתמשו במערכת כדי לשפר דיו חדש להדפסה תלת-ממדית שמתקשה כאשר הוא נחשף לאור אולטרה סגול, לפי העיתון. הם זיהו שישה כימיקלים לשימוש בניסוחים וקבעו את מטרת האלגוריתם לחשוף את החומר בעל הביצועים הטובים ביותר עבור קשיחות, קשיחות וחוזק.
ללא AI, אופטימיזציה של שלושת המאפיינים הללו תהיה מסובכת מכיוון שהם יכולים לעבוד במטרות צולבות. לדוגמה, ייתכן שהחומר החזק ביותר לא יהיה הנוקשה ביותר.
"חקירת כוח אכזרי עשויה לאפשר חקר של כ-100 חומרים", אמר ג'ושוע אגר, פרופסור באוניברסיטת ליהי שמשתמש בלמידת מכונה כדי לגלות חומרים חדשים, ל-Lifewire בראיון באימייל. "ניסויים בינה מלאכותית וניסויים אוטומטיים יכולים לאפשר חיפוש במיליוני דוגמאות."
כימאי אנושי בדרך כלל ינסה למקסם נכס אחד בכל פעם, וכתוצאה מכך ניסויים רבים והרבה פסולת. אבל הבינה המלאכותית הצליחה לעשות זאת הרבה יותר מהר מאדם.
"שימוש בבינה מלאכותית בהדפסה תלת מימדית מאפשר לבצע מאות חזרות עם המאפיינים הרצויים באותה מסגרת זמן של כימאי שמבצע אחד או שניים", אלסיו לורוסו, מנכ"ל Roboze, חברה שמשתמשת בבינה מלאכותית כדי לפתח חומרים, אמר ל-Lifewire בראיון באימייל.הוא לא היה מעורב במחקר של MIT. "זו כמובן טכנולוגיה יוצאת דופן של זמן וחיסכון עלויות."
העתיד עשוי להיות מודפס
תהליך הגילוי של חומרי הדפסה יכול להתבצע אפילו מהר יותר עם יותר אוטומציה, אמר מייק פושי, פרופסור ב-MIT ומחבר מוביל של העיתון, במהדורה לעיתונות. החוקרים ערבבו ובחנו כל דגימה ביד, אך רובוטים יכלו להפעיל את מערכות ההפקה והערבול בגרסאות מערכת עתידיות.
בסופו של דבר, החוקרים מתכננים לבדוק את תהליך הבינה המלאכותית לשימושים מעבר לפיתוח צבעי הדפסה תלת מימדיים חדשים.
"יש לזה יישומים רחבים במדעי החומרים בכלל", אמר פושי. "לדוגמה, אם אתה רוצה לעצב סוגים חדשים של סוללות בעלות יעילות גבוהה יותר ובעלות נמוכה יותר, אתה יכול להשתמש במערכת כזו כדי לעשות את זה. או, אם אתה רוצה לייעל את הצבע עבור מכונית עם ביצועים טובים וידידותית לסביבה., גם המערכת הזו יכולה לעשות את זה."
האפשרויות לחומרים מונעי בינה מלאכותית הן "אינסופיות" ברגע שהאלגוריתם פותח ולמכונה יש מספיק נתונים כדי להתחיל ליישם אותו במדויק, אמר לורוסו.
"אנו מאמינים שמועיל למצוא חומרים חדשים מכיוון שהביצועים שהושגו היום על ידי פולימרי על וחומרים מרוכבים מציעים את האפשרות לייצר חלקים לשימוש קצה", הוסיף. "הם יכולים להחליף מתכות וליצור מודל כלכלה מעגלית, שבו חומר הגלם ממשיך להתחדש באמצעות מיחזור מתמיד."
