Onderzoekers van de Washington State University hebben kunstmatige intelligentie toegepast om een goedkopere en eenvoudigere manier te vinden om de hoogwaardige NASA-legering GRCop-42 te printen met een 3D-printer. Dit materiaal van koper, chroom en niobium is gemaakt voor extreme omstandigheden: het geleidt warmte uitstekend en behoudt zijn sterkte bij hoge temperaturen, daarom wordt het gebruikt in verbrandingskamers van vloeibare raketmotoren.
Normaal gesproken vereist het printen van GRCop-42 een krachtige laser en is het duur. De meeste commerciële printers kunnen dit niet aan. Handmatig alle mogelijke instellingen doorlopen - meer dan 100 miljoen combinaties - is praktisch onmogelijk: elk experiment kost materiaal, tijd en geld.
Het team begon met gegevens over 37 mislukte printpogingen. Op basis daarvan ontwikkelde AI een model dat de kans op succes voor ongeteste instellingen beoordeelde. Het systeem stelde kleine groepen nieuwe configuraties voor, waarbij het een balans zocht tussen veelbelovende opties en opties die hielpen om de zoekruimte beter te begrijpen.
In drie maanden en met slechts 40 experimenten werden zes werkende instellingen gevonden. Een daarvan maakte het voor het eerst mogelijk om de legering te printen met een record laag laservermogen - 500 watt. Dit opent de weg naar het gebruik van betaalbardere apparatuur.
"Negentig procent van de commerciële printers kan deze legering niet printen", merkt professor Jana Doppa op, die het onderzoek leidde. "De gevonden parameters maken het mogelijk om op gewone machines te werken en democratiseren in feite het printen van dit materiaal."
De eerste auteur van het artikel, promovendus Azza Fadhel, voegt toe dat sommige configuraties voorheen gewoon het werkstuk smolten. Nu helpt AI om dergelijke kostbare fouten te voorkomen.
Het succes van het project is gepubliceerd in Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. De methode kan worden aangepast voor andere legeringen en taken waarbij succes zeldzaam is en het aantal opties enorm. Maar hoe AI precies omging met zo'n enorme optieruimte, toonde aan dat de aanpak werkt, zelfs met reële kosten voor materialen en apparatuur.
Op termijn zal dit het energieverbruik verminderen, de slijtage van printers verminderen en de legering toegankelijk maken voor universiteiten, kleine laboratoria en bedrijven zonder gespecialiseerde apparatuur met hoog vermogen.
