DLP ბეჭდვისას მასალის შერჩევა ყოველთვის დიდ კომპრომისს ითხოვდა. თუ გინდათ, რომ დეტალი გამძლე და ელასტიკური გამოვიდეს, ფისი იმდენად სქელი და ბლანტია, რომ პრინტერი მას ვერ ამუშავებს. თუ ბეჭდვის პროცესის გასამარტივებლად მასალას გაათხელებთ, საბოლოო პროდუქტი სიმტკიცეს კარგავს და მალე ტყდება. KAIST-ის მკვლევრებმა გადაწყვიტეს, რომ ამ ჩიხიდან გამოსავალი ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით ეპოვათ.
1 სექტემბერს KAIST-მა ოფიციალურად გამოაცხადა ახალი მიღწევის შესახებ, რომელსაც საფუძველი ჯერ კიდევ 4 ივნისს, Nature Communications-ში გამოქვეყნებულმა სამეცნიერო ნაშრომმა ჩაუყარა. პროექტზე მექანიკური ინჟინერიის პროფესორი სუნგჩულ ლი, KIST-ის წარმომადგენელი ჯონგბომ ნა და SEOULTECH-ის მკვლევარი ბუმსუ პაკი მუშაობდნენ. კვლევის თანაპირველი ავტორები იონგჰან სონგი და ბუმსუ პაკი არიან.
მთავარი სიახლე აქ კონკრეტული ჰარდვერი ან ახალი კომერციული პროდუქტი არაა. ეს არის მანქანური სწავლების მოდელი, რომელმაც DLP ბეჭდვისთვის იდეალური ელასტომერის რეცეპტი შეადგინა. ულტრაიისფერი სინათლით თხევადი ფისის შრეებად გამყარების ტექნოლოგია დიდი ხანია არსებობს, მაგრამ AI-მ შეძლო ისეთი ფორმულის პოვნა, რომელიც ორივე მთავარ მოთხოვნას აკმაყოფილებს.
მანქანური სწავლების ალგორითმის დავალება ისეთი ნაერთის პოვნა იყო, რომელიც სიბლანტისა და ჭიმვადობის ტრადიციულ ბარიერს გადალახავდა. ხშირ შემთხვევაში, ინჟინრებს თვეები სჭირდებათ მსგავსი ფორმულის საპოვნელად და ლაბორატორიაში ათობით წარუმატებელ ცდას ატარებენ. მოდელი გაწვრთნეს მონაცემთა ბაზაზე, სადაც დეტალურად იყო აღწერილი როგორც დასაბეჭდად ვარგისი, ისე ბეჭდვისთვის სრულიად გამოუსადეგარი, ზედმეტად სქელი ნარევების მახასიათებლები. შედეგად მიღებული ელასტომერი საწყის სიგრძესთან შედარებით 600%-ით, ანუ 6-ჯერ მეტად იჭიმება და ბეჭდვის პროცესშიც არანაირ პრობლემას არ ქმნის.
იმის სადემონსტრაციოდ, თუ როგორ მუშაობს ეს ახალი მასალა პრაქტიკაში, გუნდმა სამთითიანი პნევმატური დამჭერი დაბეჭდა. ეს არ არის ადამიანის ხუთთითიანი ხელის ანალოგი, არამედ სპეციფიკური რბილი რობოტული კონსტრუქციაა. მუშაობის პრინციპი მარტივია – მასში ჰაერის შეშვებისას თითოეული დეტალი ბუშტივით იბერება და ზუსტად ისე იხრება, როგორც ნამდვილი თითი. ტესტირებისას, 50 სრული ციკლის შემდეგაც კი, მისი შიდა კამერები სრულიად დაუზიანებელი დარჩა.
რობოტულმა დამჭერმა მარტივად ასწია 1 კგ წონის, წყლით სავსე პლასტმასის ბოთლი. თუმცა, მისი მთავარი უპირატესობა სირბილესა და მოქნილობაშია. ამავე კონსტრუქციამ უპრობლემოდ აიღო მყიფე კვერცხი, შუშის ბოთლი, კვერცხის მუყაოს ყუთი და კომპიუტერის მაუსი.
როგორც EurekAlert-თან საუბრისას პროფესორმა სუნგჩულ ლიმ აღნიშნა:
“ეს კვლევა მნიშვნელოვანია, რადგან აჩვენებს, რომ მკვლევრების ექსპერიმენტული მონაცემებისა და ხელოვნური ინტელექტის გაერთიანებით შესაძლებელია მასალების იმ ოპტიმალური კომბინაციების ეფექტურად პოვნა, რომელთა მიგნებაც აქამდე რთული იყო. ველოდებით, რომ ის უფრო სწრაფად განავითარებს 3D ბეჭდვის მასალებს, რომლებიც სხვადასხვა სფეროში, მათ შორის რბილ რობოტებში, ტარებად მოწყობილობებსა და მორგებულ სამედიცინო აპარატებში დაგვჭირდება.”
ეს რობოტული დამჭერი მაღაზიის თაროებზე ჯერ არ გამოჩნდება და ის უფრო კვლევითი მეთოდის დემონსტრაციაა, მაგრამ მიღწევა მნიშვნელოვან კარს ხსნის. AI-ის მიერ შერჩეული მსგავსი რეცეპტები სამომავლოდ ტარებადი მოწყობილობების, რბილი რობოტიკისა და ინდივიდუალურად მორგებული სამედიცინო აპარატების წარმოებას ბევრად უფრო სწრაფსა და იაფს გახდის.
წყარო: Nature Communications, EurekAlert
