MIT-System mischt 3D-Tinten im Turbogang
Algorithmus auf Basis von Maschinenlernen spart Laborexperimente und damit auch viel Abfall
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Schematische Darstellung des Entwicklungsprozesses (Illustration: mit.edu) |
Cambridge/Ludwigshafen (pte017/18.10.2021/11:30)
Wer per 3D-Druck eine Herzklappe herstellen will braucht eine andere Tinte als ein anderer, der es mit einer Turbinenschaufel versuchen will. Nahezu jedes Produkt braucht eine eigene Tinte, die in einem meist langwierigen Versuch-und-Irrtum-Prozess entwickelt wird. Forscher am Massachusetts Institute of Technology https://www.mit.edu/ (MIT) in Cambridge/USA und des Ludwigshafener Chemieriesen BASF https://www.basf.com haben diesen Entwicklungsprozess jetzt automatisiert. Es handelt sich um einen datengesteuerten Prozess, der maschinelles Lernen verwendet, um neue 3D-Druckmaterialien mit den jeweils benötigten Eigenschaften wie Zähigkeit und Druckfestigkeit zu optimieren. Das senkt die Kosten und verringert die Umweltbelastung, indem es die Menge an chemischen Abfällen reduziert. Der maschinelle Lernalgorithmus könnte sogar für Überraschungen gut sein, indem er einzigartige chemische Formulierungen vorschlägt, die die menschliche Intuition übersehen hat.
[b]Hunderte Optimierungsschritte in kurzer Zeit[/b]
„Die Materialentwicklung ist immer noch ein sehr manueller Prozess", sagt Mike Foshey, Maschinenbauingenieur und Projektmanager in der Computational Design and Fabrication Group des MIT. „Ein Chemiker mischt im Labor Zutaten von Hand, macht Proben, testet sie und kommt zu einer endgültigen Formulierung. Über einen Zeitraum von Tagen könne er nur wenige Tests durchführen. Unser System schafft in der gleichen Zeit hunderte von Iterationen."
[b]Der Algorithmus lernt immer noch dazu[/b]
Das funktioniert so: Ein Materialentwickler wählt auf Grund seiner Erfahrungen einige Zutaten aus, gibt Details zu ihren chemischen Zusammensetzungen in den Algorithmus ein und definiert die mechanischen Eigenschaften, die das Produkt haben soll. Dann verändert der Algorithmus die die Zusammensetzung dieser Komponenten und überprüft rein theoretisch, wie sich jede Formel auf die Eigenschaften gewünschten Produkt auswirkt, bevor er zur idealen Kombination gelangt. Dann mischt, verarbeitet und testet der menschliche Entwickler diese Probe, um herauszufinden, wie das Material tatsächlich funktioniert. Er meldet die Ergebnisse an den Algorithmus, der automatisch aus dem Experiment lernt und die neuen Informationen für einen neuen Durchlauf verwendet.
[b]Entwicklung von gleich zwölf brauchbaren Tinten[/b]
Die Forscher setzten sich das Ziel, mit dem neuen System eine Tinte zu optimieren, die aushärtet, wenn sie ultraviolettem Licht ausgesetzt wird. Zunächst wählten sie sechs Chemikalien aus, die ihnen zur Erreichung des Ziels als vielversprechend vorkamen, und gaben dem Algorithmus den Auftrag, eine Tinte zu entwickeln, mit der sich das beste Produkt in Bezug auf Zähigkeit, Steifigkeit und Festigkeit herstellen lässt.
Die manuelle Maximierung dieser drei Eigenschaften wäre besonders schwierig, da sie widersprüchlich sein können. Zum Beispiel ist das stärkste Material möglicherweise nicht das steifste. Mit einem manuellen Prozess würde ein Chemiker normalerweise versuchen, eine Eigenschaft nach der anderen zu maximieren, was zu vielen Experimenten und viel Abfall führt.
Der Algorithmus entwickelte in kürzester Zeit gleich zwölf Tinten, die zu sehr guten Ergebnissen führten. Bisher mischen die Forscher die vorgeschlagenen Mischungen von Hand und testen sie. Das sollen künftig Roboter übernehmen, die den Prozess noch weiter beschleunigen können.
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