मुख्य तथ्य
- आपका 3D प्रिंटर अंततः AI- सहायता प्राप्त अनुसंधान में प्रगति के कारण मजबूत सामग्री का उत्पादन करने में सक्षम हो सकता है।
- MIT के शोधकर्ताओं ने एक एल्गोरिथम विकसित किया है जो अधिकांश सामग्री खोज प्रक्रिया को पूरा करता है।
- टीम ने नई 3डी प्रिंटिंग स्याही को बेहतर बनाने के लिए सिस्टम का इस्तेमाल किया जो पराबैंगनी प्रकाश के संपर्क में आने पर सख्त हो जाती है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में हुई प्रगति के कारण होम 3डी प्रिंटर अधिक उपयोगी हो सकते हैं।
शोधकर्ता मशीन लर्निंग का उपयोग प्रिंटिंग सामग्री बनाने के लिए कर रहे हैं जो हाल ही में प्रकाशित एक पेपर के अनुसार मजबूत और कठिन है।
नई सामग्री में ऐसे अनुप्रयोग हो सकते हैं जो औद्योगिक से लेकर हॉबीस्ट 3 डी प्रिंटिंग तक हो सकते हैं जैसे विशिष्ट इलेक्ट्रॉनिक्स के लिए पैकेजिंग, अनुकूलित व्यक्तिगत सुरक्षा उपकरण, या यहां तक कि डिजाइनर फर्नीचर, कीथ ए। ब्राउन, बोस्टन विश्वविद्यालय के एक इंजीनियरिंग प्रोफेसर, जो थे अध्ययन करने वाले शोधकर्ताओं के बीच, लाइफवायर को एक ईमेल साक्षात्कार में बताया।
"हमारा लक्ष्य उच्च प्रदर्शन वाले यांत्रिक घटकों को 3डी प्रिंट करना सीखना है," उन्होंने कहा। "इनमें ऐसे अनुप्रयोग हो सकते हैं जो औद्योगिक से शौकिया 3D प्रिंटिंग तक हो सकते हैं जैसे विशिष्ट इलेक्ट्रॉनिक्स, अनुकूलित व्यक्तिगत सुरक्षा उपकरण, या यहां तक कि डिजाइनर फर्नीचर के लिए तैयार पैकेजिंग।"
कुछ भी प्रिंट करें?
ब्राउन की टीम ने जिस प्रणाली को विकसित किया है, उसमें नई मुद्रण सामग्री को खोजने के लिए एक एल्गोरिथ्म अधिकांश खोज प्रक्रिया करता है।
"हमारा दृष्टिकोण उच्च प्रदर्शन करने वाले घटकों की तेजी से और कुशलता से पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग के साथ स्वचालित विनिर्माण और परीक्षण को जोड़ना है," ब्राउन ने कहा। "संक्षेप में, हमारे पास एक स्वायत्त रोबोट है जो हमारी देखरेख में इन यांत्रिक प्रणालियों का अध्ययन कर रहा है।"
यदि आप उच्च दक्षता और कम लागत वाली नई प्रकार की बैटरियों को डिजाइन करना चाहते हैं, तो आप ऐसा करने के लिए इस तरह की प्रणाली का उपयोग कर सकते हैं।
एक मानव एल्गोरिथ्म में कुछ अवयवों का चयन करता है, उनकी रासायनिक संरचना पर विवरण इनपुट करता है, और नई सामग्री के यांत्रिक गुणों को परिभाषित करता है। एल्गोरिथम तब उन घटकों की मात्रा को बढ़ाता या घटाता है और जांचता है कि आदर्श संयोजन पर पहुंचने से पहले प्रत्येक सूत्र सामग्री के गुणों को कैसे प्रभावित करता है।
शोधकर्ताओं ने एक नई 3डी प्रिंटिंग स्याही को बेहतर बनाने के लिए इस प्रणाली का उपयोग किया जो कागज के अनुसार पराबैंगनी प्रकाश के संपर्क में आने पर कठोर हो जाती है। उन्होंने फॉर्मूलेशन में उपयोग करने के लिए छह रसायनों की पहचान की और कठोरता, कठोरता और ताकत के लिए सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाली सामग्री को उजागर करने के लिए एल्गोरिदम का उद्देश्य निर्धारित किया।
एआई के बिना, इन तीन गुणों को अनुकूलित करना मुश्किल होगा क्योंकि ये अलग-अलग उद्देश्यों पर काम कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, सबसे मजबूत सामग्री सबसे कठोर नहीं हो सकती है।
"ब्रूट फोर्स एक्सप्लोरेशन 100 या तो सामग्री की खोज की अनुमति दे सकता है," लेह विश्वविद्यालय के एक प्रोफेसर जोशुआ अगर, जो नई सामग्री की खोज के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं, ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया। "एआई और स्वचालित प्रयोग लाखों नमूनों को खोजने में सक्षम कर सकते हैं।"
एक मानव रसायनज्ञ आमतौर पर एक समय में एक संपत्ति को अधिकतम करने की कोशिश करता है, जिसके परिणामस्वरूप कई प्रयोग और बहुत सारी बर्बादी होती है। लेकिन AI इसे इंसान से कहीं ज्यादा तेजी से करने में सक्षम था।
"3डी प्रिंटिंग में एआई का उपयोग करने से एक या दो प्रदर्शन करने वाले एक रसायनज्ञ की एक ही समय सीमा में वांछित विशेषताओं के साथ सैकड़ों दोहराव की अनुमति मिलती है," एलेसियो लोरुसो, रोबोज़ के सीईओ, एक कंपनी जो एआई का उपयोग करती है सामग्री विकसित करें, एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया।वह एमआईटी अनुसंधान में शामिल नहीं थे। "यह स्पष्ट रूप से एक उल्लेखनीय समय और लागत में कटौती करने वाली तकनीक है।"
भविष्य की छपाई हो सकती है
एमआईटी के प्रोफेसर और पेपर के सह-प्रमुख लेखक माइक फोशी ने एक समाचार विज्ञप्ति में कहा, मुद्रण सामग्री की खोज प्रक्रिया को अधिक स्वचालन के साथ और भी तेज बनाया जा सकता है। शोधकर्ताओं ने प्रत्येक नमूने को हाथ से मिलाया और परीक्षण किया, लेकिन रोबोट भविष्य के सिस्टम संस्करणों में वितरण और मिश्रण प्रणालियों को संचालित कर सकते थे।
आखिरकार, शोधकर्ताओं ने नई 3डी प्रिंटिंग स्याही विकसित करने से परे उपयोग के लिए एआई प्रक्रिया का परीक्षण करने की योजना बनाई है।
"इसमें सामान्य रूप से सामग्री विज्ञान में व्यापक अनुप्रयोग हैं," फोशी ने कहा। "उदाहरण के लिए, यदि आप उच्च दक्षता और कम लागत वाली नई प्रकार की बैटरी डिजाइन करना चाहते हैं, तो आप ऐसा करने के लिए इस तरह की एक प्रणाली का उपयोग कर सकते हैं। या, यदि आप एक कार के लिए पेंट का अनुकूलन करना चाहते हैं जो अच्छा प्रदर्शन करती है और पर्यावरण के अनुकूल थी, यह प्रणाली भी ऐसा कर सकती है।"
एल्गोरिदम विकसित होने के बाद एआई-संचालित सामग्रियों की संभावनाएं "अंतहीन" हैं और मशीन के पास इसे सटीक रूप से लागू करने के लिए पर्याप्त डेटा है, लोरुसो ने कहा।
"हम मानते हैं कि नई सामग्री ढूंढना उपयोगी है क्योंकि सुपर पॉलिमर और कंपोजिट द्वारा आज हासिल किए गए प्रदर्शन अंत-उपयोग भागों के उत्पादन की संभावना प्रदान करते हैं," उन्होंने कहा। "वे धातुओं की जगह ले सकते हैं और एक गोलाकार अर्थव्यवस्था मॉडल बना सकते हैं, जहां कच्चा माल निरंतर रीसाइक्लिंग के माध्यम से खुद को पुन: उत्पन्न करना जारी रखता है।"
