ШІ знайшов шість способів друку космічного сплаву на звичайних 3D-принтерах
Дослідники з Університету штату Вашингтон за допомогою штучного інтелекту визначили шість конфігурацій, які дозволяють друкувати аерокосмічний сплав GRCop-42 на комерційному обладнанні з нижчою потужністю лазера. Це може здешевити виробництво деталей для ракетних двигунів і відкрити матеріал для ширшого кола компаній.
Науковці використали алгоритми машинного навчання, щоб скоротити пошук оптимальних параметрів 3D-друку металевого сплаву GRCop-42, розробленого NASA. Цей матеріал, що складається з міді, хрому та ніобію, вирізняється високою теплопровідністю та стійкістю до екстремальних температур, тому застосовується в камерах згоряння рідинних ракетних двигунів. Однак традиційно його друк потребує потужного лазерного обладнання, що робить процес дорогим та енергоємним.
Команда зі Школи електротехніки та комп’ютерних наук і Школи машинобудування та матеріалознавства почала з даних 37 невдалих експериментів і розробила модель, яка оцінює ймовірність успіху для неперевірених конфігурацій. Замість того щоб тестувати понад 100 мільйонів можливих варіантів, алгоритм відібрав невеликі партії перспективних і невизначених параметрів, поєднуючи дві цілі: пошук робочих режимів і покращення власної точності.
Протягом трьох місяців у межах бюджету на 40 експериментів дослідники виявили шість успішних конфігурацій, зокрема вперше вдалося надрукувати сплав із потужністю лазера 500 Вт. Як зазначила керівниця дослідження Яна Доппа, це дозволяє використовувати комерційні принтери, які раніше не могли працювати з цим матеріалом: «Дев'яносто відсотків комерційних друкарів не можуть друкувати цим металевим сплавом, тому, враховуючи, що нам вдалося знайти ці можливі параметри процесу, це дозволяє нам використовувати ці комерційні принтери, і ми, по суті, демократизуємо друк цим сплавом».
Перша авторка статті Азза Фадель пояснила, що раніше багато спроб завершувалися плавленням матеріалу, а вартість однієї партії сягала сотень доларів, не кажучи про дні аналізу якості. ШІ дозволив ефективно обирати кандидатів із величезного простору пошуку, причому навіть невдалі результати покращували модель. Зниження потужності лазера зменшує енергоспоживання, знос обладнання та витрати на постобробку, що робить GRCop-42 доступнішим для університетів і невеликих лабораторій.
Роботу представили на конференції AAAI зі штучного інтелекту, де вона отримала нагороду за інноваційне застосування. Дослідники вважають, що цю методологію можна адаптувати для інших сплавів і систем адитивного виробництва, а також для наукових відкриттів, де успішні результати рідкісні, а експерименти надто дорогі для повного перебору варіантів.
