Vjestacka inteligencija pronašla jeftiniji način za 3D štampu NASA-ine legure za rakete

Naucnici sa Državnog univerziteta Vasington (WSU) upotrijebili su vještačku inteligenciju da pretraže vise od 100 miliona mogućih podešavanja za 3D štampu visokoperformantne legure GRCop-42, koju NASA koristi u komorama za sagorijevanje raketnih motora. Umjesto ručnog testiranja miliona kombinacija, sistem je već nakon 40 eksperimenata pronašao šest uspješnih podešavanja.

Legura GRCop-42, napravljena od bakra, hroma i niobijuma, cijenjena je jer istovremeno dobro provodi toplotu i zadržava čvrstinu na ekstremnim temperaturama, sto je čini pogodnom za avio-svemirsku industriju. Problem je sto je štampa te legure zahtijevala veliku snagu lasera, pa je do sada mogla da se štampa samo na specijalizovanoj opremi - devedeset procenata komercijalnih štampača nije bilo u stanju da je obradi.

Timom je rukovodila Dzana Dopa, profesorka računarskih nauka na WSU, koja je istakla da je pronađeno rješenje koje radi na rekordno niskoj snazi od 500 vati. To bi, kako je objasnila, moglo da 'demokratizuje' štampu ove legure i učini je dostupnom na široko dostupnoj komercijalnoj opremi, umjesto samo na skupim specijalizovanim uređajima.

Prva autorka rada, doktorantkinja Aza Fadel, objasnila je da je pretraga svih 100 miliona mogućih kombinacija bila neizvodljiva jer svaki pokušaj štampe košta stotine dolara, troši skupi materijal i zahtijeva vise dana za analizu gotovog uzorka. 'Nekada bi odštampali određenu konfiguraciju, a proizvod bi se jednostavno istopio', navela je Fadel, dodajući da je AI model omogućio da se iz ogromnog prostora mogućnosti efikasno biraju kandidati za testiranje.

Istrazivaci su poslaži od podataka o 37 ranije neuspjelih pokušaja štampe, na osnovu kojih je razvijen model koji procjenjuje koliko je vjerovatno da ce neka neispitana kombinacija podešavanja dati uspješan rezultat. Model je zatim preporučivao male grupe novih konfiguracija za testiranje, birajući i one koje su izgledale najobecavajuce i one koje bi mu donijele nove informacije za dalje učenje.

Rad su, uz istrazivace sa WSU, uradili i stručnjaci sa Škole za mašinsko i materijalno inženjerstvo, kao i saradnik sa Univerziteta Minesote. Istrazivanje je objavljeno u zborniku konferencije AAAI o vještačkoj inteligenciji, gdje je projekat dobio i nagradu za inovativnu primijenjenu aplikaciju.

Prema riječima istraživača, manja potrošnja energije prilikom štampe smanjuje habanje opreme i troškove obrade uzoraka nakon štampe, a metod razvijen za ovaj problem mogao bi se primijeniti i na druge naučne oblasti sa ogromnim brojem mogućih eksperimenata, poput otkrivanja novih ljekova.