MIT开发新AI工具加速新3D打印材料的发现

2021-10-18 13:39:05来源：cnBeta 关键词：AI工具 3D打印材料阅读量：21748

导读：通过简化材料开发，该系统降低了成本，并通过减少化学废物的数量来减轻对环境的影响。机器学习算法还可以通过提出人类直觉可能错过的独特化学配方来刺激创新。

　　用于制造各种物品(从定制的医疗设备到经济适用房)的3D打印技术日益普及，也催生了对新3D 打印材料的更多需求。为了减少发现这些新材料所需的时间，麻省理工学院的研究人员开发了一种数据驱动的程序，使用机器学习来优化具有多种特性的新3D打印材料，如韧性和压缩强度。

　　通过简化材料开发，该系统降低了成本，并通过减少化学废物的数量来减轻对环境的影响。机器学习算法还可以通过提出人类直觉可能错过的独特化学配方来刺激创新。

　　该论文的共同主要作者，计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)计算设计和制造组(CDFG)的机械工程师和项目经理Mike Foshey说：“材料开发在很大程度上仍然是一个手工过程。一个化学家进入实验室，用手混合成分，制作样品，测试它们，并得出最终的配方。但是，与其让化学家在几天内只能做几次迭代，我们的系统可以在相同的时间跨度内做数百次迭代”。

　　在研究人员开发的系统中，一个优化算法完成了大部分的试错发现过程。材料开发者选择一些成分，将其化学成分的细节输入算法，并定义新材料应具有的机械性能。然后，该算法增加和减少这些成分的数量(就像在放大器上转动旋钮)，并检查每种配方如何影响材料的特性，然后得出理想的组合。

　　然后，开发人员混合、加工和测试该样品，以了解材料的实际性能。开发者将结果报告给算法，算法会自动从实验中学习，并使用新的信息来决定另一个要测试的配方。

　　研究人员已经创建了一个免费的开源材料优化平台，名为AutoOED，其中包含相同的优化算法。AutoOED是一个完整的软件包，也允许研究人员进行自己的优化。

　　研究人员通过使用该系统优化一种新的3D打印墨水的配方来测试该系统，这种墨水在紫外线下会变硬。他们确定了配方中使用的六种化学品，并将算法的目标设定为发现在韧性、压缩模量(硬度)和强度方面表现很佳的材料。

　　(原标题：MIT开发新AI工具加速新3D打印材料的发现)

上一篇：联合纳智捷富士康三款新车正式发布！

下一篇：汇北川获1亿元A轮融资和利资本领投

我要评论

昵称

匿名

文明上网，理性发言。（您还可以输入200个字符)

表情

所有评论仅代表网友意见，与本站立场无关。

早报|用眼睛就能操控iPhone；AI浪潮下华为定位于算力平台
苹果在iOS 18和iPadOS 18中正式引入了眼动追踪功能，作为一项辅助功能，它允许用户通过眼睛操作iPhone；澜起科技正式发布其津逮服务器平台产品线的一款新产品——数据保护和可信计算加速芯片M88STAR5(N)......
AI工具算力平台
2024-06-12 09:39:25
强度达110MPa！华曙高科推出独创高性能碳纤复合PA6材料FS6130CF-F
为满足市场需求，华曙高科面向汽车、航空航天、电子电器等行业，推出自主研发、市场独有的增材制造高性能碳纤复合PA6材料FS6130CF-F。
华曙高科3D打印材料
2024-05-31 09:48:22
钛合金3D打印消费电子市场有望超百亿元，苹果、荣耀等大厂积极拥抱新工艺
钛合金3D打印消费电子市场到底有多大？大胆猜想，未来5年内：消费电子的供应链一旦规模切入3D打印，有望带来近超百亿元级别的新增市场。
钛合金3D打印3D打印材料
2023-11-03 10:14:24
3D打印领域又一突破性案例！钛合金来瓜分“蛋糕”
随着消费电子企业纷纷引入钛合金3D打印技术，势必会在消费电子领域掀起一场新革命。
钛合金3D打印3D打印材料
2023-07-20 15:58:27
中建八局在建筑固废基3D打印材料与装备方面取得进展
2023年6月20日，中建八局在探索建筑固废基3D打印材料及无人化供料系统方面进行了改进式创新。
3D打印材料无人化自动供料系统
2023-06-21 14:56:50
华尔街“变脸”！继摩根后，高盛使用类GPT技术协助开发人员写代码
高盛首席信息官 Marco Argenti 表示，高盛的开发人员正在内部测试生成式 AI 工具，以协助他们编写代码。目前尚处于“概念验证”阶段，未投入生产。
软件人工智能AI工具
2023-04-01 08:25:02

版权与免责声明：

凡本站注明“来源：智能制造网”的所有作品，均为浙江兴旺宝明通网络有限公司-智能制造网合法拥有版权或有权使用的作品，未经本站授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：智能制造网”。违反上述声明者，本站将追究其相关法律责任。

本站转载并注明自其它来源（非智能制造网）的作品，目的在于传递更多信息，并不代表本站赞同其观点或和对其真实性负责，不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、平台或个人从本站转载时，必须保留本站注明的作品第一来源，并自负版权等法律责任。如擅自篡改为“稿件来源：智能制造网”，本站将依法追究责任。

鉴于本站稿件来源广泛、数量较多，如涉及作品内容、版权等问题，请与本站联系并提供相关证明材料：联系电话：0571-89719789；邮箱：1271141964@qq.com。