MITはAIを活用して3Dプリント用の新素材の発見を加速
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さまざまなアイテムの製造における 3D プリントの人気が高まるにつれ、特定の用途向けに設計された新しい 3D プリント材料の需要が高まっています。 こうした新素材の発見に必要な時間を短縮するために、MIT の研究者は、機械学習を使用して、靭性や圧縮強度などのさまざまな特性を持つ新しい 3D プリント可能な素材を最適化するデータ駆動型プロセスを開発しました。 このシステムは、材料開発を合理化することでコストを削減し、化学廃棄物の量を減らして環境への影響を軽減します。 「材料開発は、いまだに大部分が手作業で行われています。化学者は研究室に行き、材料を手で混ぜ、サンプルを作り、テストし、最終的な配合を考え出します。しかし、化学者が数日間で数回の反復作業を行うのに対し、私たちのシステムは同じ期間に何百回も行うことができます」と、論文の共同筆頭著者であり、コンピューターサイエンスおよび人工知能研究所 (CSAIL) の計算設計および製造グループ (CDFG) の機械エンジニア兼プロジェクト マネージャーであるマイク フォシー氏は言います。 この研究は2021年10月15日にScience Advancesに掲載されたと報じられている。 |
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