Yapay Zeka, ticari 3D yazıcılarda roket kalitesinde alaşım basmanın altı yolunu buluyor

Washington State Üniversitesi araştırmacıları, yüksek performanslı bir metal alaşımını 3 boyutlu olarak yazdırmanın daha verimli, daha ucuz bir yolunu bulmak için yapay zekayı kullanarak araştırmacıları 100 milyondan fazla seçeneği titizlikle test etme ihtiyacından kurtardı.

Bulgular, bir gün, havacılık endüstrisinde yaygın olan ancak başka birçok potansiyel uygulamaya sahip olan alaşımın, yaygın olarak bulunabilen ticari ekipman kullanılarak basılmasına olanak sağlayabilir. Ve kullanılan yapay zeka teknikleri, ilaç keşfi de dahil olmak üzere çeşitli alanlara uygulanabilir.

WSU’nun Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Okulu ile Makine ve Malzeme Mühendisliği Okulu’ndan araştırma ekibi, çalışmalarını şu adreste yayınladı: AAAI Yapay Zeka Konferansı Bildirileri ve grubun yıllık konferansında Yenilikçi Dağıtılan Uygulama Ödülünü aldı.

Araştırmayı yöneten Huie-Rogers Bilgisayar Bilimleri Profesörü ve Mühendislikte Berry Seçkin Profesörü Jana Doppa, “Ticari matbaacıların yüzde doksanı bu metal alaşımı basamıyor, dolayısıyla bu uygulanabilir süreç parametrelerini bulabildiğimiz göz önüne alındığında, bu ticari yazıcıları kullanmamıza olanak tanıyor ve esasen bu alaşımın basılmasını demokratikleştiriyoruz” dedi.

Test edilmesi pahalı bir malzeme

GRCop-42 adı verilen alaşım üç metalden oluşuyor: bakır, krom ve niyobyum. NASA tarafından geliştirilen bu malzeme, yüksek ısı iletkenliğine sahiptir ve aşırı ısı altında güçlü kalır, bu nedenle sıvı roket motorlarının yanma odaları gibi havacılık endüstrisinde kullanılır. Birçok potansiyel uygulamaya sahip oldukça arzu edilen bir malzeme olmasına rağmen, pahalı ve enerji yoğun bir malzemedir ve önemli miktarda lazer gücü gerektirir.

Araştırmacılar, alaşımı daha yaygın ticari yazıcılar tarafından kullanılan daha düşük güçte ve lazer güçlerinde basmayı denediler ama başarısız oldular, ancak farklı konfigürasyonları test etmek pahalı malzemeler, özel ekipman ve önemli miktarda insan emeği gerektiriyor. Tek bir baskı işlemi yüzlerce dolara mal olabilirken, ayrıntılı baskı sonrası kalite analizi günler sürebilir.

Makalenin ilk yazarı ve doktora öğrencisi Azza Fadhel, “Bazen belirli bir konfigürasyonu basıyorlardı ve ürün eriyip gidiyordu” dedi. bilgisayar bilimleri öğrencisi. “Gerçekte basılabilir değildi ve zaman ve para olsa bile 100 milyon seçeneğin tamamını deneyemezlerdi. İşbirliğimizde yaptığımız şey, bu çok geniş arama alanından adayları verimli bir şekilde seçebilmemiz için yapay zeka uygulamaktı.”

Modele nereye bakılacağını öğretmek

Araştırmaya ekip, Makine ve Malzeme Mühendisliği Okulu’nda daha önce test edilen 37 başarısız konfigürasyonun sonuçlarıyla başladı. Daha sonra, test edilmemiş bir konfigürasyonun başarılı bir baskı üretme olasılığını tahmin etmek için bu sonuçları kullanarak bir yaklaşım geliştirdiler. Modelleri daha sonra iki hedefi dengeleyen küçük yeni konfigürasyon gruplarını seçti: umut verici seçenekleri test etmek ve yapay zeka modelini iyileştirebilecek belirsiz alanları keşfetmek.

Makine ve Malzeme Mühendisliği Okulu’ndan Nathaniel Zuckschwerdt, Susmita Bose ve Amit Bandyopadhyay ile birlikte çalışan ekip, GRCop-42’yi basmak için yapay zeka tarafından seçilen süreç konfigürasyonlarını kullandı ve ortaya çıkan örnekleri değerlendirdi. Minnesota Üniversitesi’nden Aryan Deshwal da projede işbirliği yaptı.

Fadhel, “Sonuçları bana geri veriyorlardı ve başarısız olsalar bile hepsini beğendim çünkü her sonuç yapay zeka modelimizi geliştirdi” dedi.

40 denemede altı başarılı baskı

Daha düşük lazer gücünde baskı yapmak, enerji kullanımını, ekipman aşınmasını ve işlem sonrası maliyetlerini azaltırken GRCop-42’yi üniversiteler, küçük laboratuvarlar ve özel yüksek güçlü ekipmanlara sahip olmayan şirketler için erişilebilir hale getirebilir.

Araştırmacılar 100 milyondan fazla konfigürasyonun yalnızca çok küçük bir kısmının başarılı olacağını biliyorlardı.

Doppa, “Bu yapay zeka için çok zorlu bir durum” dedi. “Her denediğinizde, temelde ikili bir başarı veya başarısızlık sinyali alırsınız ve başarılı iğnelere çok hızlı bir şekilde ulaşabilmek için sahip olduğunuz deneme sayısını en aza indirmeye çalışırsınız.”

Ekip, üç ay boyunca ve toplam 40 deneylik bütçe dahilinde, farklı lazer gücü seviyelerinde altı başarılı konfigürasyon belirledi. Ekip, alaşımı ilk kez 500 watt’ta başarıyla bastı.

Araştırmacılar aynı yapay zeka destekli çerçevenin diğer metal alaşımları ve katmanlı üretim sistemleri için işleme koşullarını keşfetmek üzere uyarlanabileceğine inanıyor. Daha geniş anlamda, başarılı sonuçların nadir olduğu ve deneylerin her olasılığı test etmek için çok maliyetli olduğu bilimsel keşif problemlerini destekleyebilir.

Doppa, “Gerçek insanların, malzemelerin ve fiziksel maliyetlerin söz konusu olduğu bir şeyi devreye alırken her zaman belirsizlik vardır” dedi. “Başarılı olup olmayacağımızı bilmiyorduk ve bu risk her zaman vardır. Gerçek riskler vardır. Bunu bu kadar iyi yapabilmemize çok şaşırdım.”