3D打印越來(lái)越受歡迎，用于制造各種物品，從定制的醫(yī)療設(shè)備到負(fù)擔(dān)得起的家庭，創(chuàng)造了更多的需求，為非常具體的用途設(shè)計(jì)的新的3D打印材料。

為了縮短發(fā)現(xiàn)這些新材料所需的時(shí)間，麻省理工學(xué)院的研究人員開發(fā)了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的過程，利用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化具有多種特性的新3D打印材料，如韌性和抗壓強(qiáng)度。

通過簡(jiǎn)化材料開發(fā)，該系統(tǒng)降低了成本，減少了化學(xué)廢物的數(shù)量，減少了對(duì)環(huán)境的影響。機(jī)器學(xué)習(xí)算法還可以通過提出人類直覺可能忽略的獨(dú)特化學(xué)配方來(lái)刺激創(chuàng)新。

計(jì)算機(jī)科學(xué)與 (CSAIL)的機(jī)械工程師兼項(xiàng)目經(jīng)理邁克福希(Mike Foshey)表示：“材料開發(fā)在很大程度上仍是一種手工操作。化學(xué)家走進(jìn)實(shí)驗(yàn)室，手工混合配料，制作樣品，，并得出最終配方。但我們的系統(tǒng)不能讓一名化學(xué)家在一段時(shí)間內(nèi)進(jìn)行幾次迭代，我們的系統(tǒng)可以在同一時(shí)間內(nèi)進(jìn)行數(shù)百次迭代?！备ＯＪ怯?jì)算機(jī)科學(xué)與 (CSAIL)的計(jì)算設(shè)計(jì)與制造集團(tuán)(CDFG)的機(jī)械工程師和項(xiàng)目經(jīng)理。

其他作者包括CDFG的技術(shù)助理蒂莫西厄普斯(TimothyErps)；米娜科納科維奇？盧科維奇？，CSAIL博士后；萬(wàn)壽，前麻省理工學(xué)院博士后，現(xiàn)任阿肯色州大學(xué)助理教授；高級(jí)作家Wojciech Matusik，麻省理工學(xué)院電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)教授；漢斯哈根蓋茨克，赫夫迪奇和巴斯夫的克勞斯斯托爾。這項(xiàng)研究今天發(fā)表在科學(xué)進(jìn)步。

優(yōu)化發(fā)現(xiàn)

在研究人員開發(fā)的系統(tǒng)中，一個(gè)優(yōu)化算法執(zhí)行了大部分的試驗(yàn)和錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)過程.

材料開發(fā)人員選擇幾種成分，在算法中輸入化學(xué)成分的細(xì)節(jié)，并定義新材料應(yīng)該具備的力學(xué)性能。然后，算法增加和減少這些組件的數(shù)量(比如放大器上的轉(zhuǎn)動(dòng)旋鈕)，并檢查每個(gè)公式如何影響材料的性能，然后才能達(dá)到理想的組合。

然后，開發(fā)人員混合、處理和該示例，以了解該材料的實(shí)際執(zhí)行情況。開發(fā)人員將結(jié)果報(bào)告給算法，算法會(huì)自動(dòng)從實(shí)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并使用新的信息來(lái)決定另一個(gè)要的配方。

福希說：“我們認(rèn)為，對(duì)于許多應(yīng)用程序來(lái)說，這將優(yōu)于傳統(tǒng)的方法，因?yàn)槟憧梢愿嗟匾揽績(jī)?yōu)化算法來(lái)找到最優(yōu)解。你不需要一位專家化學(xué)家在手頭預(yù)選材料配方?！?br/>
研究人員創(chuàng)造了一個(gè)免費(fèi)的、開源的材料優(yōu)化平臺(tái)，名為AutoOED，它整合了同樣的優(yōu)化算法。AutoOED是一個(gè)完整的軟件包，也允許研究人員進(jìn)行他們自己的優(yōu)化。

制造材料

研究人員了這個(gè)系統(tǒng)，用它來(lái)優(yōu)化一種新的3D油墨的配方，當(dāng)它暴露在紫外線下時(shí)會(huì)變硬。

他們確定了在配方中使用的六種化學(xué)物質(zhì)，并設(shè)定了算法的目標(biāo)，以發(fā)現(xiàn)在韌性、壓縮模量(剛度)和強(qiáng)度方面表現(xiàn)最好的材料。

手動(dòng)最大化這三種屬性尤其具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)樗鼈兛赡芟嗷_突；例如，最強(qiáng)的材料可能不是最堅(jiān)硬的。使用手動(dòng)處理，化學(xué)家通常一次嘗試最大化一個(gè)屬性，導(dǎo)致大量的實(shí)驗(yàn)和大量的浪費(fèi)。

該算法僅對(duì)120個(gè)樣本進(jìn)行了，得到了12種性能最佳的材料，并對(duì)三種性能進(jìn)行了最優(yōu)權(quán)衡。

福希和他的合作者對(duì)這種算法能夠產(chǎn)生的各種各樣的材料感到驚訝，他們說，基于這六種成分，結(jié)果的差異遠(yuǎn)大于他們的預(yù)期。該系統(tǒng)鼓勵(lì)勘探，在特定材料特性難以直觀發(fā)現(xiàn)的情況下尤其有用。

未來(lái)更快

通過使用額外的自動(dòng)化，可以更快地加快這一進(jìn)程。研究人員用手混合和每一個(gè)樣本，但是機(jī)器人可以在未來(lái)版本的系統(tǒng)中操作配藥和混合系統(tǒng)，F(xiàn)oshey說。

在更遠(yuǎn)的道路上，研究人員還希望這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的發(fā)現(xiàn)過程，以用于開發(fā)新的3D打印油墨以外的其他用途。

他說：“這在材料科學(xué)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。例如，如果你想設(shè)計(jì)效率更高、成本更低的新型電池，你可以用這樣的系統(tǒng)來(lái)完成?；蛘?，如果你想優(yōu)化性能良好、環(huán)保的汽車的油漆，這個(gè)系統(tǒng)也可以做到這一點(diǎn)?！?/p>