Havacılık alaşımına yapay zeka dokunuşu: Ticari 3D yazıcılara uyarlandı

Washington Eyalet Üniversitesi (WSU) mühendisleri, havacılık sektöründe roket motoru yanma odalarında kullanılan GRCop-42 metal alaşımının düşük maliyetli ticari 3D yazıcılarda üretilebilmesi için yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi. AAAI Yapay Zeka Konferansı’nda “Yenilikçi Uygulama Ödülü” alan çalışma, 100 milyondan fazla olası üretim parametresi arasından en uygun seçenekleri belirleyerek deney sayısını 40’a düşürdü. Ekip, üç ay süren testler sonunda farklı lazer güçlerinde altı başarılı üretim konfigürasyonu belirledi ve alaşımı 500 watt gibi düşük bir lazer gücünde basmayı başardı.

YÜKSEK ÜRETİM MALİYETİ

Bakır, krom ve niyobyumdan oluşan ve NASA tarafından geliştirilen GRCop-42, yüksek ısı iletkenliği ve aşırı sıcaklıklara dayanımıyla öne çıkıyor. Buna karşılık alaşımın 3D baskı sürecinde yüksek lazer gücü gerektirmesi, üretimi zorlaştırıyor. Mevcut ticari yazıcıların yaklaşık yüzde 90’ı malzemeyi işleyemezken, tek bir baskı işleminin yüzlerce dolara ulaşan maliyeti ve kalite analizlerinin günler sürmesi, üretimi özel donanıma sahip büyük tesislerle sınırlıyor. WSU Bilgisayar Bilimleri Bölümü Huie-Rogers Kürsüsü Profesörü Jana Doppa, geliştirilen yapay zeka modeliyle uygulanabilir işlem parametrelerinin belirlenmesinin, alaşımın daha yaygın ekipmanlarla basılabilmesine imkan verdiğini belirtti.

100 MİLYON SEÇENEK

Araştırmanın başlangıç noktasını, WSU Makine ve Malzeme Mühendisliği Okulu’nda daha önce gerçekleştirilen 37 başarısız baskı konfigürasyonundan elde edilen veriler oluşturdu. Makalenin ilk yazarı ve bilgisayar bilimleri doktora öğrencisi Azza Fadhel, 100 milyondan fazla seçeneğin tamamının insan gücü ve geniş bütçelerle dahi fiziksel olarak test edilmesinin mümkün olmadığını belirtti. Yapay zeka modeli, bu geniş arama alanından başarı ihtimali yüksek adayları seçerken aynı zamanda algoritmanın öğrenmesine katkı sağlayabilecek belirsiz bölgeleri de test etti. Nathaniel Zuckschwerdt, Susmita Bose, Amit Bandyopadhyay ve Minnesota Üniversitesi’nden Aryan Deshwal’ın katkı sunduğu projede, üç aylık çalışma boyunca toplam 40 deney gerçekleştirildi.

ALTI BAŞARILI AYAR

Yapay zekanın yönlendirdiği 40 test sonucunda araştırmacılar, farklı lazer güçlerinde altı başarılı üretim konfigürasyonu belirledi. Ekip, GRCop-42 alaşımını ilk kez 500 watt lazer gücünde başarıyla basmayı başardı. Daha düşük güçle üretim yapılabilmesi enerji tüketimini, ekipman üzerindeki aşınmayı ve işlem sonrası maliyetleri azaltırken, malzemenin özel yüksek güçlü sistemlere sahip olmayan üniversiteler, küçük laboratuvarlar ve şirketlerde de üretilebilmesinin önünü açıyor.

FARKLI UYGULAMALAR

Araştırmacılar, geliştirilen yapay zeka yaklaşımının yalnızca GRCop-42 ile sınırlı kalmayabileceğini belirtiyor. Başarılı sonuçların seyrek olduğu ve fiziksel testlerin yüksek maliyet gerektirdiği diğer metal alaşımlarında da aynı yöntemin kullanılabileceği ifade ediliyor. Ekip, benzer yapay zeka mimarisinin çok sayıda olası kombinasyon arasından sınırlı sayıda deneyle uygun seçeneklerin belirlenmesi gereken ilaç keşif süreçlerine de uygulanabileceğini değerlendiriyor.