Кредит: Шаттерсток
Группа исследователей из Университета штата Вашингтон применила искусственный интеллект для оптимизации 3D-печати высокопроизводительного металлического сплава, разработанного НАСА. Вместо того чтобы вручную перебирать свыше 100 миллионов потенциальных комбинаций настроек, ученые доверили алгоритму поиск наиболее эффективных и энергосберегающих режимов, что позволило существенно сократить время и затраты на эксперименты.
Подобный прорыв способен кардинально расширить сферу применения материала GRCop-42, востребованного в аэрокосмической отрасли, а также сделать его доступным для печати на стандартном коммерческом оборудовании. Разработанная стратегия, основанная на возможностях машинного обучения, может быть полезна и в других научных областях, где требуется перебор огромного числа вариантов, — например, при поиске новых лекарственных препаратов.
Результаты работы, выполненной на стыке Школы электротехники и информатики WSU и Школы машиностроения и материаловедения, опубликованы в Трудах конференции AAAI по искусственному интеллекту. Проект также удостоен награды за инновации на дополнительном мероприятии в рамках ежегодной конференции организации.
«Девяносто процентов коммерческих типографий не могут печатать этот металлический сплав, — отмечает Яна Доппа, профессор кафедры компьютерных наук Хьюи-Роджерса и заслуженный профессор инженерных наук Берри, возглавлявшая исследование. — Когда нам удалось найти приемлемые параметры процесса, это позволило использовать обычные коммерческие принтеры, и мы, по сути, демократизировали печать этим металлом».
Сплав НАСА, созданный для экстремальных температур
Материал GRCop-42 представляет собой сплав меди, хрома и ниобия, специально разработанный НАСА для условий, в которых одновременно критичны высокая термостойкость и эффективный теплоотвод. Благодаря сочетанию высокой теплопроводности с сохранением прочности при экстремальных температурах, этот сплав находит применение в камерах жидкостных ракетных двигателей. Однако 3D-печать такого материала сопряжена с серьезными трудностями: процесс обычно требует мощных лазеров и значительных энергозатрат, что делает его дорогостоящим и технологически сложным.
Предыдущие попытки напечатать GRCop-42 на коммерческих машинах с более низкой мощностью лазера не увенчались успехом. Проверять каждую конфигурацию вручную нецелесообразно — это требует дорогостоящих материалов, специального оборудования и значительных человеческих усилий. Один отпечаток может обойтись в сотни долларов, а детальный анализ готового образца занимает несколько дней.
«Иногда печатали конкретную конфигурацию, и изделие просто плавилось, — вспоминает Азза Фадель, первый автор статьи и аспирант в области компьютерных наук. — Фактически это было невозможно напечатать, и даже при наличии времени и денег не удалось бы опробовать все 100 миллионов вариантов. В рамках нашего сотрудничества мы использовали искусственный интеллект, чтобы эффективно выбирать кандидатов в этом огромном пространстве».
ИИ ищет более 100 миллионов возможностей
Исходными данными для алгоритма послужили сведения о 37 конфигурациях печати, которые ранее потерпели неудачу в ходе экспериментов, проведенных в Школе машиностроения и материаловедения. Исследователи разработали метод, позволяющий оценить вероятность успешной печати для непроверенной комбинации настроек, после чего модель ИИ выбирала небольшую группу новых конфигураций для тестирования.
При этом выбор искусственного интеллекта уравновешивал две приоритетные задачи: с одной стороны, эксперименты группировались вокруг особенно многообещающих параметров, с другой — исследовались менее изученные области пространства решений, что обеспечивало получение новой информации и постепенное совершенствование модели.
Практическую часть работы взяли на себя Натаниэль Цукшвердт, Сусмита Бозе и Амит Бандиопадьяй из Школы машиностроения и материаловедения, а также Ариан Дешвал из Университета Миннесоты. Они печатали образцы GRCop-42, используя конфигурации, отобранные ИИ, и затем оценивали качество готовых изделий.
«Они возвращали мне результаты, и мне все нравились, даже если они терпели неудачу, потому что каждый результат улучшал нашу модель ИИ», — подчеркивает Фадель.
Понижение скорости может увеличить доступ
Успешная печатная пластина была получена с использованием лазера меньшей мощности, что открывает путь к более широкому применению коммерческого оборудования для производства изделий из этого перспективного сплава.
ности может дать несколько преимуществ. Это может снизить потребление энергии, уменьшить износ печатного оборудования и снизить затраты, связанные с обработкой образцов после печати.
Это также может сделать GRCop-42 доступным для университетов, небольших лабораторий и компаний, у которых нет доступа к специализированным системам печати с высокой скоростью.
Трудность заключалась в том, что исследователи уже знали, что успешные настройки будут минимальными среди более чем 100 вариантов возможных конфигураций.
«Это очень сложный случай для ИИ», — сказал он. — сказал Доппа. «Каждый раз, когда вы пытаетесь, вы, по сути, создаете двойной сигнал успеха или неудачи, и вы пытаетесь использовать минимальное количество существующих у вас результатов, чтобы очень быстро достичь этих успехов».
Несмотря на все эти шаги, за три месяца работы команда нашла шесть успешных конфигураций с разными уровнями мощности лазера, ограниченных в этом проекте всего 40 экспериментами. Впервые они успешно напечатали GRCop-42, используя лазер мощностью 500 Вт.
Более широкий инструмент для научных открытий
Исследователи говорят, что тот же подход на основе искусственного интеллекта можно адаптировать для определения рабочих условий обработки других металлических сплавов и систем аддитивного производства.
В более широком смысле этот метод может помочь изучить проблемы, в которых успешные результаты редки, количество возможных экспериментов огромно, а тестирование каждого партнера будет непомерно дорогим. Исследователи расширяют потенциальные возможности применения исключений в производстве, включая другие области научных открытий, где каждый эксперимент требует значительных материальных или финансовых временных затрат.
«Всегда существует неопределенность, когда вы развертываете что-то, где задействованы реальные люди, материалы и физические затраты», — сказал он. — сказал Доппа. «Мы не знали, добьемся мы успеха или нет, и этот риск всегда существует. Есть реальные ставки. Я был очень удивлен, что нам удалось сделать это так хорошо».