{"id":32312,"date":"2021-10-21T00:01:36","date_gmt":"2021-10-20T22:01:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.3dnatives.com\/de\/?p=32312"},"modified":"2021-10-20T13:43:18","modified_gmt":"2021-10-20T11:43:18","slug":"machine-learning-3d-drucker-material-201020211","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.3dnatives.com\/de\/machine-learning-3d-drucker-material-201020211\/","title":{"rendered":"MIT identifiziert dank Machine Learning neue 3D-Drucker-Materialien"},"content":{"rendered":"

Artificial Intelligence (K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a>) und insbesondere Machine Learning (maschinelles Lernen) wird immer h\u00e4ufiger in verschiedenen Anwendungen f\u00fcr die additive Fertigung<\/a> integriert. In diesem Fall haben Forscher des MIT die datengesteuerte Natur maschinellen Lernens genutzt, um die Forschung nach neuen 3D-Drucker-Materialien zu automatisieren. Mithilfe von Machine Learning wurden bestimmte Leistungsfaktoren der Materialien wie die Z\u00e4higkeit und Druckfestigkeit mit einem Algorithmus optimiert – herk\u00f6mmliche Methoden zur Formulierung der Materialien konnten so schnell \u00fcbertroffen werden. Das Ergebnis der Studie ist eine kostenlose, quelloffene Materialoptimierungsplattform namens AutoOED, die es anderen Forschern erm\u00f6glichen soll, selbst Materialoptimierungen mit Hilfe der K\u00fcnstlichen Intelligenz durchzuf\u00fchren.<\/p>\n

Der Algorithmus ist dazu in der Lage neue chemische Formulierungen vorzuschlagen, die von einem Menschen wahrscheinlich so nicht in Betracht gezogen worden w\u00e4re. „Die Materialentwicklung stellt immer noch einen sehr manuellen Prozess dar. Ein Chemiker geht in ein Labor, mischt die Zutaten per Hand, stellt Proben her, testet diese und kommt schlie\u00dflich zur endg\u00fcltigen Formulierung. Aber anstelle des Chemikers, der nur ein paar Iterationen innerhalb eines Zeitraums mehrerer Tage durchf\u00fchren kann, kann unser System Hunderte von Iterationen in der gleichen Zeitspanne durchf\u00fchren“<\/em>, erkl\u00e4rt Mike Foshey, Mitautor der Studie, Maschinenbauingenieur und Projektleiter in der Computational Design and Fabrication Group (CDFG) des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL).<\/p>\n

\"artificial<\/p>\n

Mit Machine Learning zu optimierten 3D-Drucker-Materialien<\/h3>\n

Es wurden im Rahmen der Forschungsarbeit sechs Chemikalien f\u00fcr die Formulierungen ermittelt, anschlie\u00dfend wurde das Ziel\u00a0 f\u00fcr den Algorithmus definiert, die Materialformulierung zu finden, die in puncto Z\u00e4higkeit, Steifigkeit und Festigkeit am besten geeignet ist. Wenn es um die Automatisierung des Materialfindungsprozesses geht, so k\u00f6nnen mit dieser Methode des MIT die einzelnen Schritte der Dosierung, dem Mischen, 3D-Drucken, der Nachbearbeitung und des Testens g\u00e4nzlich ohne menschliches Zutun durchgef\u00fchrt werden. Allerdings bedarf es einem manuellen Eingriff, um die Materialien zwischen den verschiedenen Schritten bei der Probenherstellung zu transferieren – Foshey glaubt jedoch, dass auch dieser Schritt in zuk\u00fcnftigen Versionen des Systems von einem Roboter \u00fcbernommen werden k\u00f6nnte, um den Prozess vollst\u00e4ndig zu automatisieren. Nachdem 120 Rezepturen getestet wurden, konnten 12 optimierte Rezepturen ermittelt werden. Die Forscher kommen au\u00dferdem zu der Konklusion, dass ihre Forschungsmethodik allgemein f\u00fcr Prozesse des Materialdesigns genutzt werden kann, damit die automatisierte Identifizierung auch f\u00fcr andere Materialwissenschaften gelingt.<\/p>

\"\"<\/a><\/div>\n

Die zuvor erw\u00e4hnte AutoOED-Plattform arbeitet mit dem Optimierungsalgorithmus aus der Studie und ist derzeit als Softwarepaket erh\u00e4ltlich. Die Studie wurde vom deutschen Unternehmen BASF<\/a>, dem gr\u00f6\u00dften Chemieproduzenten der Welt, unterst\u00fctzt. Weitere Informationen zur Forschung sowie \u00fcber die definierten 3D-Druck Materialien finden Sie HIER<\/a>.<\/p>\n

\"lab

Bild: ThisisEngineering \/ Unsplash<\/p><\/div>\n

Kennen Sie weitere Innovationen f\u00fcr den 3D-Druck dank Machine Learning? Lassen Sie uns dazu einen Kommentar da, oder teilen Sie es uns auf\u00a0Facebook,<\/a>\u00a0Twitter<\/a>,\u00a0\u00a0LinkedIN<\/a>\u00a0oder\u00a0Xing<\/a>\u00a0mit. M\u00f6chten Sie au\u00dferdem eine Zusammenfassung der wichtigsten Neuigkeiten im 3D-Druck und der Additiven Fertigung direkt und bequem in Ihr Postfach erhalten? Dann registrieren Sie sich jetzt f\u00fcr unseren\u00a0w\u00f6chentlichen Newsletter.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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