एआई ने रॉकेट इंजनों के लिए NASA मिश्र धातु की 3D प्रिंटिंग के इष्टतम मापदंडों को खोजने में मदद की

द्वारा संपादित: Svitlana Velhush

वाशिंगटन स्टेट यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने NASA के उच्च-प्रदर्शन मिश्र धातु GRCop-42 को 3D प्रिंटर पर सस्ते और आसानी से प्रिंट करने का तरीका खोजने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया। तांबे, क्रोमियम और नाइओबियम से बनी यह सामग्री चरम स्थितियों के लिए बनाई गई है: यह उत्कृष्ट रूप से गर्मी का संचालन करती है और उच्च तापमान पर मजबूती बनाए रखती है, इसलिए इसका उपयोग तरल रॉकेट इंजनों के दहन कक्षों में किया जाता है।

आम तौर पर GRCop-42 की प्रिंटिंग के लिए शक्तिशाली लेजर की आवश्यकता होती है और यह महंगी होती है। अधिकांश वाणिज्यिक प्रिंटर इसके साथ सामना नहीं कर पाते। सभी संभावित सेटिंग्स को मैन्युअल रूप से आज़माना — 100 मिलियन से अधिक संयोजन — व्यावहारिक रूप से असंभव है: हर प्रयोग सामग्री, समय और पैसा खर्च करता है।

टीम ने प्रिंटिंग के 37 असफल प्रयासों के डेटा से शुरुआत की। इसके आधार पर, एआई ने एक मॉडल विकसित किया जो अप्रयुक्त सेटिंग्स के लिए सफलता की संभावना का आकलन करता था। सिस्टम ने नए कॉन्फ़िगरेशन के छोटे समूहों का सुझाव दिया, जो आशाजनक विकल्पों और उन विकल्पों के बीच संतुलन बनाता था जो खोज स्थान को बेहतर ढंग से समझने में मदद करते थे।

तीन महीनों में और केवल 40 प्रयोगों के साथ, छह कार्यशील सेटिंग्स खोजने में सफलता मिली। उनमें से एक ने पहली बार रिकॉर्ड कम लेजर पावर — 500 वाट — पर मिश्र धातु को प्रिंट करने की अनुमति दी। यह अधिक किफायती उपकरणों के उपयोग का मार्ग खोलता है।

"नब्बे प्रतिशत वाणिज्यिक प्रिंटर इस मिश्र धातु को प्रिंट नहीं कर सकते," प्रोफेसर याना डोप्पा ने कहा, जिन्होंने शोध का नेतृत्व किया। "पाए गए पैरामीटर सामान्य मशीनों पर काम करने की अनुमति देते हैं और अनिवार्य रूप से इस सामग्री की प्रिंटिंग को लोकतांत्रिक बनाते हैं।"

पेपर के पहले लेखक, स्नातक छात्र अज़्ज़ा फदेल, कहते हैं कि पहले कुछ कॉन्फ़िगरेशन केवल वर्कपीस को पिघला देते थे। अब एआई ऐसी महंगी गलतियों से बचने में मदद करता है।

परियोजना की सफलता Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence में प्रकाशित हुई है। विधि को अन्य मिश्र धातुओं और कार्यों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है जहां सफलता दुर्लभ है और विकल्पों की संख्या बहुत अधिक है। लेकिन एआई ने विकल्पों के इतने विशाल स्थान से कैसे निपटा, इससे पता चला कि यह दृष्टिकोण सामग्री और उपकरणों की वास्तविक लागतों पर भी काम करता है।

भविष्य में, यह ऊर्जा खपत को कम करेगा, प्रिंटरों के घिसाव को कम करेगा, और मिश्र धातु को विश्वविद्यालयों, छोटी प्रयोगशालाओं और उच्च-शक्ति वाले विशेष उपकरणों के बिना कंपनियों के लिए सुलभ बनाएगा।

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स्रोतों

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

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