Alchemite Machine Learning Engine utilizzato per progettare una nuova lega per la stampa 3D diretta con deposito laser
Intellegens , società di intelligenza artificiale (AI) , che è uno spin-off dell’Università di Cambridge , ha creato un set di strumenti unico in grado di addestrare reti neurali profonde da dati sparsi. L’algoritmo di machine learning, denominato Alchemite , è stato creato presso il Cavendish Laboratory dell’università e ora sta rendendo più veloce, facile e meno costoso progettare nuovi materiali per progetti di stampa 3D. Il motore Alchemite è il primo prodotto commerciale dell’azienda e recentemente è stato utilizzato da una collaborazione di ricerca per progettare una nuova lega a base di nichel per la deposizione diretta al laser.
I ricercatori del gruppo Stone dell’università, insieme a diversi partner commerciali, hanno risparmiato circa 10 milioni di dollari e 15 anni di ricerca e sviluppo utilizzando il motore Alchemite per analizzare le informazioni sui materiali esistenti e trovare una nuova lega per combustore che potrebbe essere utilizzata per il motore di stampa 3D. componenti che soddisfano gli obiettivi prestazionali dell’industria aerospaziale.
“In tutto il mondo ci sono milioni di materiali disponibili in commercio che sono caratterizzati da centinaia di proprietà differenti. Usare tecniche tradizionali per esplorare le informazioni che conosciamo su questi materiali, per inventare nuove sostanze, substrati e sistemi, è un processo meticoloso che può richiedere mesi se non anni “, ha spiegato Gareth Conduit, Chief Technology Officer di Intellegens. “Imparando le correlazioni sottostanti nei dati dei materiali esistenti, per stimare le proprietà mancanti, il motore Alchemite può proporre rapidamente nuovi materiali con proprietà mirate, accelerando il processo di sviluppo. Il potenziale di questa tecnologia nel campo della deposizione laser diretta e nel settore dei materiali più ampio è enorme, in particolare in campi come la stampa 3D,
L’alchimite si basa su algoritmi di deep learning in grado di visualizzare le correlazioni tra tutti i parametri disponibili in set di dati corrotti, frammentati, rumorosi e non strutturati. Il motore quindi svela questi problemi relativi ai dati e crea modelli accurati in grado di trovare errori, ottimizzare le proprietà del target e prevedere i valori mancanti. L’alchimite è stato utilizzato in molte applicazioni, tra cui la scoperta di farmaci, l’analisi dei pazienti, la manutenzione predittiva e materiali avanzati.
Film sottili di ossidi depositati con precisione dello strato atomico mediante deposizione laser pulsata. [Immagine: Adam A. Læssøe]
“In tutto il mondo ci sono milioni di materiali disponibili in commercio che sono caratterizzati da centinaia di proprietà differenti. Usare tecniche tradizionali per esplorare le informazioni che conosciamo su questi materiali, per inventare nuove sostanze, substrati e sistemi, è un processo meticoloso che può richiedere mesi se non anni. Imparando le correlazioni sottostanti nei dati dei materiali esistenti, per stimare le proprietà mancanti, il motore Alchemite ™ può rapidamente, efficacemente e accuratamente proporre nuovi materiali con proprietà target – accelerando il processo di sviluppo “, ha detto Gareth, che è anche un ricercatore della Royal Society University Research. all’Università di Cambridge. “Il potenziale di questa tecnologia nel campo della deposizione laser diretta e in tutto il settore dei materiali è enorme – in particolare in campi come la stampa 3D,
La deposizione laser diretta – una forma di DED – viene utilizzata in molti settori per riparare e produrre parti su misura e di alto valore, come pale di turbina, strumenti di perforazione petrolifera e componenti di motori aerospaziali, come sta lavorando il gruppo Stone. Come con la maggior parte dei metodi di stampa 3D, la deposizione laser diretta può aiutare i produttori di componenti a risparmiare un sacco di tempo e denaro, ma i materiali di nuova generazione che possono sopportare gradienti e temperature elevate sono necessari per portare il processo al suo pieno potenziale.
Quando si tratta di sviluppare nuovi materiali con metodi di ricerca più tradizionali, possono verificarsi molti tentativi ed errori costosi e lunghi, e il processo diventa ancora più difficile quando si tratta di progettare nuove leghe per la deposizione laser diretta. A partire da ora, questo metodo AM è stato applicato solo a circa dieci composizioni in lega di nichel, il che limita davvero la quantità di dati disponibili per la ricerca futura. Ma il motore Alchemite di Intellegens ha aiutato il team a risolverlo e completare il processo di selezione dei materiali più rapidamente.
Poiché l’alchimite può apprendere da dati che sono completati solo allo 0,05%, i ricercatori sono stati in grado di confermare le potenziali nuove proprietà della lega e prevedere con maggiore accuratezza come avrebbero funzionato nel mondo reale. Una volta utilizzato il motore per trovare la migliore lega, il team ha completato una serie di esperimenti per confermare le sue proprietà fisiche, come la vita a fatica, la densità, la stabilità di fase, la resistenza al creep, l’ossidazione e la resistenza agli stress termici. I risultati di questi esperimenti hanno dimostrato che la nuova lega a base di nichel era molto più adatta per la stampa 3D con deposito laser diretto e per la produzione di componenti per motori a reazione, rispetto ad altre leghe commercialmente disponibili.
