Washington State Üniversitesi'nden (WSU) araştırmacılar, yapay zeka destekli bir yöntemle havacılıkta yaygın olarak kullanılan yüksek performanslı metal alaşımı GRCop-42'nin 3D baskısını daha erişilebilir hale getirdi. WSU Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Fakültesi ile Makine ve Malzeme Mühendisliği Fakültesi'nden araştırmacıların yürüttüğü çalışma, AAAI Yapay Zeka Konferansı Bildirileri'nde (the AAAI Conference on Artificial Intelligence) yayımlandı. Proje ayrıca organizasyonun yıllık konferansında Yenilikçi Uygulamalı Dağıtım Ödülü'ne layık görüldü.
Araştırmaya liderlik eden Huie-Rogers Bilgisayar Bilimleri Kürsü Başkanı Jana Doppa, "Ticari yazıcıların yüzde 90'ı bu metal alaşımını basamıyor" dedi. Doppa, "Uygulanabilir süreç parametrelerini bulabildiğimiz için bu ticari yazıcıları kullanmamız mümkün oluyor ve esasen bu alaşımın baskısını demokratikleştiriyoruz" ifadelerini kullandı.
GRCop-42: NASA'NIN AŞIRI SICAKLIKLAR İÇİN GELİŞTİRDİĞİ ALAŞIM
GRCop-42 adı verilen malzeme bakır, krom ve niyobyumdan oluşan bir alaşım. NASA bu alaşımı hem ısı direnci hem de verimli ısı transferinin gerekli olduğu zorlu ortamlar için geliştirdi. Yüksek ısı iletkenliğine sahip olan ve aşırı sıcaklıklarda mukavemetini koruyan GRCop-42, sıvı roket motoru yanma odaları da dahil olmak üzere havacılık ve uzay sistemlerinde kullanılıyor.
Cazip özelliklerine ve daha geniş potansiyeline rağmen alaşımın 3D baskısı zor ve maliyetli. Süreç tipik olarak önemli miktarda lazer gücü ve enerji gerektiriyor. Daha yaygın ticari makinelerde bulunan düşük watt değerleriyle GRCop-42'yi basma girişimleri daha önce başarısız oldu. Olası baskı ayarlarını tek tek denemek de pratik değil. Her deneme pahalı malzeme tüketiyor, özel ekipman gerektiriyor ve ciddi insan emeği istiyor. Tek bir baskı yüzlerce dolara mal olabiliyor, bitmiş numunenin kapsamlı analizi ise birkaç gün sürebiliyor.
Makalenin ilk yazarı ve bilgisayar bilimi doktora öğrencisi Azza Fadhel, 3D yazıcıyla yapılan ürünlerin bazen 'öylece eriyip gittiğini' belirterek "Gerçekten basılabilir değildi. Zaman ve parayla bile 100 milyon seçeneğin tamamını deneyemezlerdi. İş birliğimizde yaptığımız şey, yapay zekayı uygulayarak bu seçenekleri verimli bir şekilde azaltmaktı" ifadelerini kullandı.
Araştırmacılar, Makine ve Malzeme Mühendisliği Fakültesi'nde daha önce yürütülen deneylerde başarısız olan 37 baskı konfigürasyonundan elde edilen verilerle işe başladı. Bu sonuçları kullanarak denenmemiş bir ayar kombinasyonunun başarılı baskı üretme olasılığını tahmin edebilen bir yöntem geliştirdiler. Yapay zeka modeli daha sonra test edilmek üzere küçük gruplar halinde yeni konfigürasyonlar önerdi. Seçimler iki önceliğe odaklandı: Bazı deneyler umut verici konfigürasyonlara yönelirken, diğerleri arama uzayının daha az bilinen yönlerini keşfetmeye odaklandı.
Makine ve Malzeme Mühendisliği Fakültesi'nden Nathaniel Zuckschwerdt, Susmita Bose ve Amit Bandyopadhyay, yapay zekanın seçtiği konfigürasyonlarla GRCop-42'yi basıp bitmiş numuneleri değerlendirdi. Minnesota Üniversitesi'nden Aryan Deshwal da projeye katkıda bulundu.
YAPAY ZEKA MİYONLARCA İHTİMALİ 40'A İNDİRDİ
Fadhel, kendisine verilen sonuçların tamamını beğendiğini belirterek, "Başarısız olsalar bile her sonuç yapay zeka modelimizi iyileştirdi" dedi. Alaşımın daha az lazer gücüyle başarıyla basılması enerji tüketimini azaltabilir, baskı ekipmanındaki aşınmayı düşürebilir ve baskı sonrası numune işleme maliyetlerini azaltabilir. Bu gelişme aynı zamanda GRCop-42'yi özel yüksek güçlü baskı sistemlerine erişimi olmayan üniversiteler, daha küçük laboratuvarlar ve şirketler için de erişilebilir hale getirebilir.
Buradaki zorluk, araştırmacıların 100 milyondan fazla olası konfigürasyon arasından başarılı olanların son derece nadiren ortaya çıkacağını bilmesiydi. Doppa, "Her denemede temelde ikili bir başarı veya başarısızlık sinyali alıyorsunuz ve o başarılı göstergelere çok hızlı ulaşmak için deneme sayısını en aza indirmeye çalışıyorsunuz" ifadelerini kullandı.
Bu olumsuzluklara rağmen ekip, üç aylık çalışma sırasında farklı lazer gücü seviyelerinde altı başarılı konfigürasyon buldu ve projeyi toplamda yalnızca 40 deneyle sınırladı. İlk kez 500 watt lazer gücü kullanarak GRCop-42'yi başarıyla bastılar.
'YAPAY ZEKANIN BAŞARISINA ÇOK ŞAŞIRDIM'
Araştırmacılar, aynı yapay zeka destekli yaklaşımın diğer metal alaşımları ve katmanlı üretim sistemleri için uygulanabilir işleme koşullarını belirlemek üzere uyarlanabileceğini söylüyor.
Daha genel anlamda bu yöntem, bilim adamlarının başarılı sonuçların nadir olduğu, olası deney sayısının çok fazla olduğu ve her seçeneğin test edilmesinin aşırı derecede pahalı olacağı problemlerin üstesinden gelmesine yardımcı olabilir. Araştırmacılar, her deneyin önemli malzeme, mali veya zaman maliyetleri taşıdığı diğer bilimsel keşif alanları da dahil olmak üzere, üretimin ötesinde potansiyel uygulamaları görüyorlar.
Doppa, "Gerçek insanların, malzemelerin ve fiziksel maliyetlerin söz konusu olduğu bir şeyi devreye alırken her zaman belirsizlik vardır. Başarılı olup olmayacağımızı bilmiyorduk ve bu risk her zaman vardır. Gerçek riskler vardır. Bunu bu kadar iyi yapabilmemize çok şaşırdım" dedi.
