Робот 3D-печати использует машинное обучение искусственного интеллекта, чтобы создать амортизирующую форму, которую никогда не мог сделать ни один человек

Важные новости

Робот 3D-печати использует Машинный искусственный интеллект учится создавать амортизирующую форму, которую никогда не мог бы сделать ни один человек». /></p>
<p> Фото: Бостонский университет </p>
<p>В лаборатории Инженерного колледжа Бостонского университета рука робота бросает небольшие пластиковые предметы в коробку, помещенную идеально лежит на полу, чтобы поймать их при падении. Одна за другой эти крошечные конструкции — легкие, как перышки, цилиндрические детали высотой не более дюйма — заполняют коробку. Некоторые красные, другие синие, фиолетовые, зеленые или черные.</p>
<p>Каждый объект является результатом эксперимента по автономности роботов. Самостоятельно, обучаясь, робот ищет и пытается создать объект с наиболее эффективной энергопоглощающей формой из когда-либо существовавших.</p>
<p>Для этого робот создает небольшой пластиковую конструкцию с помощью 3D-принтера, фиксирует ее форму и размер, перемещает ее на плоскую металлическую поверхность— а затем сдавливает ее с давлением, эквивалентным давлению взрослой арабской лошади, стоящей на четверти.</p>
<p>Затем робот измеряет, сколько энергии поглотила конструкция, как меняется ее форма после сжатия, и записывает каждую деталь в обширную базу данных. Затем он бросает раздавленный предмет в коробку и начисто вытирает металлическую пластину, готовясь к печати и тестированию следующей детали.</p>
<p>Он будет совсем немного отличаться от своего предшественника своим дизайном и размерами. настроенный компьютерным алгоритмом робота на основе всех прошлых экспериментов — основа так называемой байесовской оптимизации. Эксперимент за экспериментом, трехмерные конструкции лучше поглощают удары при раздавливании.</p>
<p><video class=В лаборатории Инженерного колледжа Бостонского университета рука робота сбрасывает небольшие пластиковые предметы в коробку, идеально расположенную на полу, чтобы ловить их при падении. Одна за другой эти крошечные конструкции — легкие, как перышки, цилиндрические детали высотой не более дюйма — заполняют коробку. Некоторые из них красные, другие синие, фиолетовые, зеленые или черные. Каждый объект является результатом эксперимента по автономности роботов. Сам по себе, обучаясь по ходу дела, робот ищет и пытается создать объект с наиболее эффективной формой поглощения энергии из когда-либо существовавших. Фото: Девин Хан, Boston University Productions. <р>Эти эксперименты стали возможны благодаря работе Кейта Брауна, доцента кафедры машиностроения ENG, и его команды в KABlab. Робот, названный MAMA BEAR – сокращение от его длинного полного названия, Байесовский экспериментальный автономный исследователь в области механики аддитивных архитектур – эволюционировал с момента его первой концептуализации Брауном и его лабораторией в 2018 году.

К 2021 году робот Лаборатория поставила машину на задачу создать форму, которая поглощает больше всего энергии — свойство, известное как эффективность поглощения механической энергии. Эта текущая версия работает непрерывно уже более трех лет, заполняя десятки коробок более чем 25 000 напечатанными на 3D-принтере структурами.

Почему так много форм? Существует бесчисленное множество применений для чего-то, что может эффективно поглощать энергию — скажем, для амортизации хрупкой электроники, доставляемой по всему миру, или для наколенников и защиты запястий для спортсменов.

«Вы можете использовать эту библиотеку данных для например, улучшайте бамперы в автомобилях или упаковочное оборудование», — говорит Браун.

Чтобы работать идеально, конструкции должны обеспечивать идеальный баланс: они не могут быть настолько прочными, чтобы нанести ущерб тому, что должны защищать, но должны быть достаточно прочными, чтобы поглощать удары.

До МАМА МЕДВЕДЬ, лучшая структура, которую когда-либо наблюдали, имела эффективность поглощения энергии примерно на 71%, говорит Браун. Но холодным январским днем ​​2023 года лаборатория Брауна наблюдала, как эффективность их робота достигла 75%, побив известный рекорд. Результаты были опубликованы в журнале Nature Communications.

«Когда мы только начинали, мы не знали, будет ли эта рекордная форма», — говорит Келси Снапп, доктор философии. студент лаборатории Брауна, курирующий МАМУ МЕДВЕДЬ. «Медленно, но верно мы продолжали продвигаться вверх и прорвались».

Рекордная структура выглядит совсем не так, как ожидали исследователи: она имеет четыре вершины, имеющие форму тонких цветочных лепестков, и она выше и выше. уже, чем ранние модели.

«Мы очень рады, что здесь так много механических данных, что мы используем их, чтобы извлечь уроки из дизайна в более широком смысле», — говорит Браун.

Их обширные данные уже нашли свое первое реальное применение, помогая разрабатывать новые набивки шлемов для солдат армии США.

Браун, Снапп и соавтор проекта Эмили Уайтинг, Колледж искусств Университетского университета; Доцент кафедры компьютерных наук, работал с армией США и прошел полевые испытания, чтобы убедиться, что шлемы с запатентованной набивкой удобны и обеспечивают достаточную защиту от ударов. Трехмерная структура, используемая для набивки, отличается от модели-рекордсмена – более мягкий центр и более короткий рост, что повышает комфорт.

MAMA BEAR — не единственный автономный исследовательский робот Брауна. В его лаборатории есть и другие роботы «МЕДВЕДЬ», выполняющие различные задачи – например, нано-МЕДВЕДЬ, который изучает поведение материалов на молекулярном уровне с помощью технологии, называемой атомно-силовой микроскопией.

Браун также работал с Йоргом Вернером, доцентом кафедры машиностроения ENG, над разработкой еще одной системы, известной как PANDA — сокращение от Polymer Analysis and Discovery Array — BEAR, чтобы протестировать тысячи тонких полимерных материалов, чтобы найти тот, который работает. лучше всего от батареи.

«Все они роботы, которые занимаются исследованиями», — говорит Браун. «Идея заключается в том, что они используют машинное обучение вместе с автоматизацией, чтобы помочь нам проводить исследования намного быстрее».

«Не просто быстрее», — добавляет Снапп. «Вы можете делать то, что обычно не можете сделать. Мы можем достичь структуры или цели, которых иначе мы не смогли бы достичь, потому что это было бы слишком дорого и отнимало бы много времени». Он тесно сотрудничал с MAMA BEAR с момента начала экспериментов в 2021 году и дал роботу способность видеть – известную как машинное зрение – и очищать собственную тестовую пластину.

KABlab надеется еще больше продемонстрировать важность автономных исследований. Браун хочет продолжать сотрудничать с учёными в различных областях, которым необходимо протестировать невероятно большое количество структур и решений. Несмотря на то, что они уже побили рекорд, «у нас нет возможности узнать, достигли ли мы максимальной эффективности», — говорит Браун, имея в виду, что они могут побить его снова.

Итак, MAMA BEAR продолжит работать. работает, расширяя границы, в то время как Браун и его команда смотрят, для каких еще приложений может быть полезна база данных. Они также изучают, как можно размотать более 25 000 измельченных кусочков и повторно загрузить их в 3D-принтеры, чтобы материал можно было переработать для дальнейших экспериментов.

«Мы собираемся продолжать изучать эту систему, потому что механическая эффективность, как и многие другие свойства материалов, точно измеряется только экспериментально, — говорит Браун, — а использование беспилотных лабораторий помогает нам выбирать лучшие эксперименты и проводить их как можно быстрее».

Дополнительная информация: Превосходная эффективность поглощения механической энергии обнаружена в результате сотрудничества лаборатории и человека с беспилотным автомобилем, Nature Communications (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-48534-4

Информация журнала: Nature Communications Предоставлено Бостонским университетом

Новости сегодня

Последние новости