AI prozkoumala 100 milionů možností a našla levnější způsob 3D tisku raketové slitiny NASA

Foto: Shutterstock

AI a 3D tisk raketové slitiny

Vědci z Washington State University použili umělou inteligenci k nalezení rychlejšího a levnějšího způsobu 3D tisku vysoce výkonné kovové slitiny, čímž se vyhnuli nutnosti ručně testovat více než 100 milionů možných konfigurací tisku. Tento pokrok by mohl nakonec umožnit tisk slitiny, která je široce používána v leteckém průmyslu a může mít využití i v jiných odvětvích, na běžnějším komerčním vybavení.

Autor původního článku: Tina Hilding

Významný pokrok v tisku slitiny GRCop-42

Strategie AI vyvinutá týmem by mohla být také užitečná pro další vědecké problémy zahrnující obrovské množství možných experimentů, včetně objevování léků. Výzkumníci z WSU’s School of Electrical Engineering and Computer Science a School of Mechanical and Materials Engineering publikovali svou práci v Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Projekt také získal cenu Innovative Deployed Application Award na výroční konferenci organizace.

„Devadesát procent komerčních tiskáren nemůže tisknout tuto kovovou slitinu, takže vzhledem k tomu, že jsme byli schopni najít tyto proveditelné procesní parametry, umožňuje nám to využít tyto komerční tiskárny a v podstatě demokratizujeme tisk této slitiny,“ řekla Jana Doppa, Huie-Rogers Endowed Chair Professor of Computer Science a Berry Distinguished Professor in Engineering, která vedla výzkum.

Slitina NASA určená pro extrémní teploty

Materiál GRCop-42 je slitina vyrobená z mědi, chromu a niobu. NASA ji vyvinula pro náročné prostředí, kde je zásadní jak odolnost vůči teplu, tak efektivní přenos tepla. Protože GRCop-42 má vysokou tepelnou vodivost při zachování své pevnosti při extrémních teplotách, používá se v leteckých systémech, včetně spalovacích komor motorů raket na kapalné palivo.

Přestože má slitina žádoucí vlastnosti a širší potenciál, je obtížné a nákladné ji 3D tisknout, protože proces obvykle vyžaduje značný výkon laseru a energii. Předchozí pokusy o tisk GRCop-42 s nižšími výkony dostupnými na běžnějších komerčních strojích nebyly úspěšné. Testování možných nastavení tisku jedno po druhém je také nepraktické. Každý pokus spotřebovává drahý materiál, vyžaduje specializované vybavení a zabírá značné úsilí člověka. Jeden tisk může stát stovky dolarů a důkladná analýza hotového vzorku může trvat několik dní.

AI prozkoumala více než 100 milionů možností

„Někdy vytiskli určitou konfiguraci a produkt se prostě roztavil,“ řekla Azza Fadhel, první autorka článku a doktorandka v oboru počítačových věd. „Nebyl opravdu tisknutelný, a i s časem a penězi by nebyli schopni vyzkoušet všech 100 milionů možností. Co jsme dělali v naší spolupráci, bylo aplikovat AI tak, abychom efektivně vybírali kandidáty z tohoto velmi velkého prostoru možností.“

Výzkumníci začali s daty z 37 tiskových konfigurací, které již selhaly v dřívějších experimentech provedených na School of Mechanical and Materials Engineering. Na základě těchto výsledků vyvinuli metodu, která mohla odhadnout, jak pravděpodobné je, že neotestovaná kombinace nastavení povede k úspěšnému tisku. AI model pak doporučil malé skupiny nových konfigurací k testování. Jeho výběry vyvažovaly dvě priority. Některé experimenty se zaměřily na konfigurace, které se jevily jako zvláště slibné, zatímco jiné prozkoumávaly méně jisté části prostoru možností, které by mohly poskytnout nové informace a zlepšit model.

Nathaniel Zuckschwerdt, Susmita Bose a Amit Bandyopadhyay z School of Mechanical and Materials Engineering spolupracovali s týmem na tisku GRCop-42 pomocí konfigurací vybraných AI a poté hodnotili hotové vzorky. Aryan Deshwal z University of Minnesota se také podílel na projektu.

Nižší výkon může rozšířit přístup

„Dávali mi zpět výsledky a já jsem měl rád všechny – i když selhaly – protože každý výsledek zlepšil náš AI model,“ řekla Fadhel.

Úspěšný tisk slitiny s menším výkonem laseru by mohl přinést několik výhod. Mohlo by to snížit spotřebu energie, snížit opotřebení tiskového zařízení a snížit náklady spojené se zpracováním vzorků po tisku. Mohlo by to také zpřístupnit GRCop-42 univerzitám, menším laboratořím a firmám, které nemají přístup ke specializovaným vysokovýkonným tiskovým systémům.

Obtížnost spočívala v tom, že výzkumníci již věděli, že úspěšná nastavení budou extrémně vzácná mezi více než 100 miliony možných konfigurací. „Je to velmi náročný případ pro AI,“ řekla Doppa. „Pokaždé, když to zkusíte, v podstatě dostanete binární signál úspěchu nebo selhání a snažíte se minimalizovat počet pokusů, které máte, abyste se k těm úspěšným jehlám dostali velmi rychle.“

Přes tyto šance tým našel šest úspěšných konfigurací na různých úrovních výkonu laseru během tří měsíců práce, přičemž projekt omezil na celkem jen 40 experimentů. Poprvé úspěšně vytiskli GRCop-42 s použitím 500 wattů laserového výkonu.

Širší nástroj pro vědecký objev

Výzkumníci říkají, že stejný přístup řízený AI by mohl být přizpůsoben k identifikaci proveditelných podmínek zpracování pro jiné kovové slitiny a systémy aditivní výroby. Obecněji by metoda mohla pomoci vědcům řešit problémy, u nichž jsou úspěšné výsledky vzácné, počet možných experimentů je obrovský a testování každé možnosti by bylo nepřiměřeně drahé.

Výzkumníci vidí potenciální aplikace mimo výrobu, včetně dalších oblastí vědeckého objevu, kde každý experiment nese významné materiální, finanční nebo časové náklady. „Vždy existuje nejistota, když nasazujete něco, kde jsou zapojeni skuteční lidé, materiály a fyzické náklady,“ řekla Doppa. „Nevěděli jsme, zda uspějeme, nebo ne, a vždy existuje to riziko. Jsou zde skutečné sázky. Byl jsem velmi překvapen, že jsme to dokázali tak dobře.“