Исследователи Университета штата Вашингтон применили искусственный интеллект для подбора параметров 3D-печати высокопрочного металлического сплава GRCop-42. Новый подход позволил избежать ручной проверки более 100 млн возможных сочетаний настроек. Разработка может снизить стоимость изготовления деталей и сделать сплав доступнее для обычного промышленного оборудования.
GRCop-42 состоит из меди, хрома и ниобия и был создан NASA для работы в условиях высоких температур при необходимости эффективно отводить тепло. Его используют в аэрокосмических системах, в том числе в камерах сгорания жидкостных ракетных двигателей. Результаты работы опубликованы в Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence.
Печать этого материала требует значительной мощности лазера, поэтому большинство коммерческих установок ранее не подходили для такой задачи. Проверка каждого варианта настроек обходится дорого, занимает время и требует специального оборудования. Один образец может стоить сотни долларов, а его детальное исследование занимает несколько дней.
В основу модели легли данные о 37 неудачных конфигурациях печати, полученные в предыдущих экспериментах. Искусственный интеллект оценивал вероятность успешного результата для непроверенных сочетаний параметров и предлагал небольшие группы вариантов для испытаний. Часть тестов была направлена на наиболее перспективные настройки, а другие помогали уточнять работу модели.
За 3 месяца специалисты провели 40 экспериментов и нашли 6 успешных конфигураций при разных уровнях мощности лазера. Впервые сплав GRCop-42 удалось напечатать при мощности 500 Вт. Снижение требуемой мощности может уменьшить расход энергии, износ оборудования и затраты на обработку готовых образцов.
Авторы считают, что этот метод можно применять для подбора условий изготовления других металлических сплавов и в системах аддитивного производства. Подход также может быть полезен в научных задачах, где число возможных экспериментов слишком велико, а успешные результаты встречаются редко. В частности, подобные алгоритмы могут использоваться при поиске новых лекарственных средств и в других областях исследований.
