Az MIT mesterséges intelligenciát használ a 3D nyomtatáshoz szükséges új anyagok felfedezésének felgyorsítására

A 3D nyomtatás növekvő népszerűsége a különféle tárgyak gyártásában nagyobb keresletet teremtett a speciális célokra tervezett új 3D nyomtatási anyagok iránt.

Az új anyagok felfedezéséhez szükséges idő lerövidítése érdekében az MIT kutatói olyan adatvezérelt eljárást fejlesztettek ki, amely gépi tanulást használ az új 3D nyomtatási anyagok optimalizálására, amelyek különféle tulajdonságokkal rendelkeznek, például szívósság és nyomószilárdság.

Az anyagfejlesztés egyszerűsítésével a rendszer csökkenti a költségeket és a környezetterhelést a vegyi hulladék mennyiségének csökkentésével.

& quot;Az anyagfejlesztés még mindig nagyrészt manuális folyamat. A kémikus belép a laboratóriumba, manuálisan összekeveri az összetevőket, mintákat készít, tesztel, és elérkezik a végső képlethez. Rendszerünk minden iterációnál több száz iterációt tud végrehajtani ugyanabban az időintervallumban.” A cikk társszerzője, Mike Foshey gépészmérnök és a Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratórium (CSAIL) Számítógépes Tervezési és Gyártási Csoportjának (CDFG) projektmenedzsere mondta.

A jelentések szerint a kutatást a"Science Progress" 2021. október 15-én.