Naukowcy z Washington State University wykorzystali sztuczną inteligencję, aby znaleźć sposób na tańsze i prostsze drukowanie w 3D wysokowydajnego stopu NASA — GRCop-42. Ten materiał z miedzi, chromu i niobu został stworzony do ekstremalnych warunków: doskonale przewodzi ciepło i zachowuje wytrzymałość w wysokich temperaturach, dlatego jest używany w komorach spalania silników rakietowych na paliwo ciekłe.
Zazwyczaj drukowanie GRCop-42 wymaga mocnego lasera i jest drogie. Większość komercyjnych drukarek sobie z nim nie radzi. Ręczne przetestowanie wszystkich możliwych ustawień — ponad 100 milionów kombinacji — jest praktycznie niemożliwe: każdy eksperyment pochłania materiał, czas i pieniądze.
Zespół zaczął od danych o 37 nieudanych próbach drukowania. Na ich podstawie AI opracowało model, który oceniał prawdopodobieństwo sukcesu dla nieprzetestowanych ustawień. System proponował małe grupy nowych konfiguracji, równoważąc obiecujące opcje z tymi, które pomagały lepiej zrozumieć przestrzeń poszukiwań.
W ciągu trzech miesięcy i tylko 40 eksperymentów udało się znaleźć sześć działających ustawień. Jedno z nich po raz pierwszy pozwoliło wydrukować stop przy rekordowo niskiej mocy lasera — 500 watów. To otwiera drogę do użycia bardziej dostępnego sprzętu.
„Dziewięćdziesiąt procent komercyjnych drukarek nie może drukować tego stopu” — zauważa profesor Jana Doppa, która kierowała badaniami. „Znalezione parametry pozwalają pracować na zwykłych maszynach i w zasadzie demokratyzują drukowanie tego materiału”.
Pierwszy autor artykułu, doktorant Azza Fadhel, dodaje, że wcześniej niektóre konfiguracje po prostu topiły materiał. Teraz AI pomaga unikać takich kosztownych błędów.
Sukces projektu został opublikowany w Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Metodę można dostosować do innych stopów i zadań, gdzie sukces jest rzadki, a liczba wariantów ogromna. Ale to, jak dokładnie AI poradziło sobie z tak ogromną przestrzenią wariantów, pokazało, że podejście działa nawet przy realnych kosztach materiałów i sprzętu.
W perspektywie zmniejszy to zużycie energii, ograniczy zużycie drukarek i uczyni stop dostępnym dla uniwersytetów, małych laboratoriów i firm bez specjalistycznego sprzętu o wysokiej mocy.
