Yapay zeka, roket alaşımını 3D basmak için 100 milyon olasılığı araştırdı

Washington Eyalet Üniversitesi araştırmacıları, havacılık ve uzay endüstrisinde kullanılan yüksek performanslı GRCop-42 alaşımını 3 boyutlu baskıyla üretmek için yapay zekadan yararlandı. Geliştirilen yöntem, 100 milyondan fazla olası baskı konfigürasyonunun tek tek denenmesi ihtiyacını ortadankaldırarak uygun işlem koşullarının çok daha sınırlı sayıda deneyle belirlenmesini sağladı. Çalışma, AAAI Yapay Zeka Konferansı Bildirilerinde yayımlandı ve kuruluşun yıllık konferansında Yenilikçi Uygulama Ödülü’ne layık görüldü.

TİCARİ YAZICILAR

Araştırmayı yöneten Bilgisayar Bilimleri Bölümü Huie-Rogers Kürsüsü Profesörü ve Mühendislik Bölümü Berry Seçkin Profesörü Jana Doppa, ticari yazıcıların yaklaşık yüzde 90’ının GRCop-42’yi basamadığını belirtti. Doppa, geliştirilen yöntem sayesinde uygulanabilir işlem parametrelerinin bulunabildiğini ve bu makinelerin kullanılabilir hale geldiğini söyledi. Araştırmacı, bu yaklaşımı alaşımın baskısını daha erişilebilir kılan bir gelişme olarak değerlendirdi.

ZOR ALAŞIM

Bakır, krom ve niyobyumdan oluşan GRCop-42, NASA tarafından yüksek ısı direnci ile etkili ısı transferinin birlikte gerekli olduğu zorlu ortamlar için geliştirildi. Alaşım, aşırı sıcaklıklarda mukavemetini koruması ve yüksek termal iletkenliği nedeniyle sıvı roket motoru yanma odaları dahil olmak üzere havacılık sistemlerinde kullanılıyor. Ancak 3D baskı süreci yüksek lazer gücü ve enerji gerektirdiği için zor ve maliyetli kabul ediliyor. Daha yaygın ticari makinelerdeki düşük watt seviyeleriyle yapılan önceki denemeler başarısız olurken, tek bir baskının yüzlerce dolara mal olabildiği ve numune analizinin günler sürebildiği belirtiliyor. Makalenin ilk yazarı ve bilgisayar bilimleri doktora öğrencisi Azza Fadhel, bazı denemelerde ürünün eridiğini ve basılamaz hale geldiğini, 100 milyon seçeneğin tamamını test etmenin zaman ve maliyet açısından mümkün olmadığını ifade etti.

37 BAŞARISIZ DENEME

Araştırmacılar çalışmaya, Makine ve Malzeme Mühendisliği Okulu’nda daha önce gerçekleştirilen 37 başarısız baskı konfigürasyonundan elde edilen verilerle başladı. Bu veriler kullanılarak, daha önce denenmemiş bir ayar kombinasyonunun başarılı baskı üretme olasılığını tahmin eden bir yöntem geliştirildi. Yapay zeka modeli daha sonra test edilecek yeni konfigürasyonları küçük gruplar halinde önerdi. Bazı deneyler daha umut vadeden ayarlara yönelirken, bazıları modelin belirsiz kaldığı bölgeleri araştırmak üzere seçildi. Nathaniel Zuckschwerdt, Susmita Bose ve Amit Bandyopadhyay yapay zekanın belirlediği ayarlarla baskıları gerçekleştirip örnekleri değerlendirirken, Minnesota Üniversitesi’nden Aryan Deshwal da çalışmaya katkı sağladı.

ALTI BAŞARILI AYAR

Doppa, yapay zeka açısından temel zorluğun her deneyden yalnızca başarı ya da başarısızlık biçiminde ikili bir geri bildirim alınması olduğunu belirtti. Buna rağmen ekip, üç aylık çalışma boyunca farklı lazer gücü seviyelerinde altı başarılı konfigürasyon tespit etti ve toplam deney sayısını 40’ta tuttu. Araştırmacılar, GRCop-42’yi ilk kez 500 watt lazer gücü kullanarak başarıyla bastı.

DİĞER UYGULAMALAR

Araştırmacılar, geliştirilen yapay zeka destekli yöntemin başka metal alaşımları ve eklemeli üretim sistemlerinde de uygun işleme koşullarını belirlemek için kullanılabileceğini belirtiyor. Yaklaşımın, başarılı sonuçların nadir olduğu, olası deney sayısının çok yüksek olduğu ve tüm seçeneklerin denenmesinin maliyetli olduğu farklı bilimsel problemlere de uyarlanabileceği ifade ediliyor. İlaç keşfi bu alanlardan biri olarak gösteriliyor. Doppa, gerçek malzeme ve fiziksel maliyetlerin bulunduğu uygulamalarda her zaman belirsizlik olduğunu ve sürecin başında başarı garantisi bulunmadığını söyledi.