এআই নাসার রকেট ইঞ্জিনের জন্য GRCop-অ্যালয়ের 3D-প্রিন্টিংয়ের সর্বোত্তম প্যারামিটার খুঁজে পেতে সাহায্য করেছে

সম্পাদনা করেছেন: Svitlana Velhush

ওয়াশিংটন স্টেট ইউনিভার্সিটির গবেষকরা নাসার উচ্চ-কার্যক্ষমতাসম্পন্ন অ্যালয় GRCop-42 3D-প্রিন্ট করার সস্তা ও সহজ উপায় খুঁজতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করেছেন। তামা, ক্রোমিয়াম এবং নিওবিয়াম দিয়ে তৈরি এই উপাদানটি চরম অবস্থার জন্য তৈরি: এটি চমৎকারভাবে তাপ সঞ্চালন করে এবং উচ্চ তাপমাত্রায় শক্তি বজায় রাখে, তাই এটি তরল রকেট ইঞ্জিনের দহন চেম্বারে ব্যবহৃত হয়।

সাধারণত GRCop-42 প্রিন্ট করতে শক্তিশালী লেজার প্রয়োজন এবং এটি ব্যয়বহুল। বেশিরভাগ বাণিজ্যিক প্রিন্টার এটি পরিচালনা করতে পারে না। সম্ভাব্য সব সেটিংস ম্যানুয়ালি পরীক্ষা করা — 100 মিলিয়নেরও বেশি কম্বিনেশন — কার্যত অসম্ভব: প্রতিটি পরীক্ষা উপাদান, সময় এবং অর্থ খরচ করে।

দলটি 37 ব্যর্থ প্রিন্টিং প্রচেষ্টার ডেটা দিয়ে শুরু করেছিল। এর ভিত্তিতে, এআই একটি মডেল তৈরি করেছিল যা অপরীক্ষিত সেটিংসের জন্য সাফল্যের সম্ভাবনা মূল্যায়ন করেছিল। সিস্টেমটি নতুন কনফিগারেশনের ছোট গ্রুপ প্রস্তাব করেছিল, প্রতিশ্রুতিশীল বিকল্প এবং যেগুলি অনুসন্ধানের স্থান বুঝতে সাহায্য করেছিল তার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রেখে।

তিন মাসে এবং মাত্র 40 পরীক্ষায়, ছয়টি কার্যকরী সেটিংস খুঁজে পাওয়া গেছে। তাদের মধ্যে একটি প্রথমবারের মতো রেকর্ড কম লেজার পাওয়ারে — 500 ওয়াট — অ্যালয়টি প্রিন্ট করতে সক্ষম হয়েছিল। এটি আরও সাশ্রয়ী মূল্যের সরঞ্জাম ব্যবহারের পথ খুলে দেয়।

"নব্বই শতাংশ বাণিজ্যিক প্রিন্টার এই অ্যালয়টি প্রিন্ট করতে পারে না," গবেষণার নেতৃত্বদানকারী অধ্যাপক জানা ডোপা মন্তব্য করেছেন। "আবিষ্কৃত প্যারামিটারগুলি সাধারণ মেশিনে কাজ করার অনুমতি দেয় এবং কার্যকরভাবে এই উপাদানটির প্রিন্টিংকে গণতান্ত্রিক করে তোলে।"

নিবন্ধের প্রথম লেখক, স্নাতক ছাত্র আজ্জা ফাদেল, যোগ করেছেন যে আগে কিছু কনফিগারেশন কেবল ওয়ার্কপিস গলিয়ে দিত। এখন এআই এই ধরনের ব্যয়বহুল ভুল এড়াতে সাহায্য করে।

প্রকল্পের সাফল্য Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence-এ প্রকাশিত হয়েছে। পদ্ধতিটি অন্যান্য অ্যালয় এবং কাজের জন্য অভিযোজিত হতে পারে যেখানে সাফল্য বিরল এবং বিকল্পের সংখ্যা বিশাল। কিন্তু এআই কীভাবে এত বিশাল বিকল্পের স্থান মোকাবেলা করেছে তা দেখিয়েছে যে পদ্ধতিটি উপকরণ এবং সরঞ্জামের প্রকৃত খরচেও কাজ করে।

ভবিষ্যতে, এটি শক্তি খরচ কমাবে, প্রিন্টারগুলির পরিধান হ্রাস করবে এবং উচ্চ-শক্তির বিশেষায়িত সরঞ্জাম ছাড়াই বিশ্ববিদ্যালয়, ছোট পরীক্ষাগার এবং সংস্থাগুলির জন্য অ্যালয়টি অ্যাক্সেসযোগ্য করে তুলবে।

24 দৃশ্য

উৎসসমূহ

  • AI searched 100 million possibilities and found a cheaper way to 3D-print a NASA rocket alloy

এই বিষয়ে আরও নিবন্ধ পড়ুন:

US PCE Holds at 3.7%, Above Forecast and Slightly Lifts Fed Rate-Hike Expectations 📊 July PCE inflation rose 3.7% year over year, above the 3.6% forecast, while the monthly increase came in at 0.2% versus expectations of 0.1%. 🔍 Core PCE rose 3.3% YoY and 0.2% MoM, both in

Image
Reply
আপনি কি কোনো ত্রুটি বা অসঠিকতা খুঁজে পেয়েছেন?আমরা আপনার মন্তব্য যত তাড়াতাড়ি সম্ভব বিবেচনা করব।