Создан алгоритм машинного обучения для поиска материалов для 3D-печати

Понедельник, 18 октября 2021 г.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e

18.10.2021, 12:24 Чтобы сократить время, необходимое для открытия новых материалов для 3D-печати, ученые разработали алгоритм, который использует машинное обучение для оптимизации структуры материалов с различными механическими характеристиками.

Исследователи разработали программу, которая подбирает идеальную «рецептуру» для нового материала. Эта технология уменьшит расходы на разработку новых соединений для 3D-печати

Растущая популярность 3D-печати для изготовления всевозможных изделий — от персонализированных медицинских устройств до дешевых домов, — создала больший спрос на новые материалы для 3D-печати, предназначенные для очень специфических применений. Однако их ручной поиск сегодня отнимает много времени и труда у исследователей.

Теперь ученые представили систему, в которой алгоритм оптимизации методом проб и ошибок способен выявлять наиболее пригодные для использования в объемной печати материалы с заданными характеристиками. Для работы с системой человек должен выбрать несколько ингредиентов, ввести в алгоритм подробную информацию об их химическом составе и определить механические свойства, которыми должен обладать новый материал. Затем алгоритм увеличивает и уменьшает количество этих компонентов и проверяет, как каждая формула влияет на свойства материала. В конечном итоге он должен прийти к оптимальному сочетанию компонентов.

Затем человек смешивает, обрабатывает и тестирует этот образец, чтобы выяснить, как на самом деле работает материал. По итогам эксперимента он сообщает результаты алгоритму, который автоматически извлекает уроки из опыта и использует новую информацию для принятия решения при разработке последующих материалов. 

Исследователи создали бесплатную платформу для оптимизации материалов с открытым исходным кодом под названием AutoOED, которая включает в себя тот же алгоритм оптимизации. AutoOED — это полный пакет программного обеспечения, который также позволяет исследователям проводить собственную оптимизацию.

Авторы протестировали систему, заставив ее оптимизировать состав новой краски для 3D-печати, которая затвердевает под воздействием ультрафиолетового света. Ученые определили шесть химических веществ, которые будут использоваться в составе, и поставили задачу алгоритму выявить наиболее эффективный материал с точки зрения прочности, модуля сжатия (жесткости) и твердости. Алгоритм создал 12 наиболее эффективных материалов, которые имели оптимальные сочетания всех трех свойств. Это удалось сделать после тестирования всего 120 образцов.

Статья ученых опубликована в журнале Science Advances.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e


Просмотров: 240
Рубрика: Hi-Tech
(CY)

Архив новостей / Экспорт новостей

Ещё новости по теме:

RosInvest.Com не несет ответственности за опубликованные материалы и комментарии пользователей. Возрастной цензор 16+.

Ответственность за высказанные, размещённую информацию и оценки, в рамках проекта RosInvest.Com, лежит полностью на лицах опубликовавших эти материалы. Использование материалов, допускается со ссылкой на сайт RosInvest.Com.

Skype: rosinvest.com (Русский, English, Zhōng wén).

Архивы новостей за: 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007, 2006, 2005, 2004, 2003

Март 2004: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31