据美国《科学日报》网站8月27日报道，华盛顿州立大学的研究人员利用人工智能(AI)技术，找到了一种更快速、成本更低的高性能金属合金3D打印方法，从而避免了手动测试超过1亿种可能的打印配置。
这项突破有望最终使这种广泛应用于航空航天领域并可能在其他行业有所应用的合金，能够在更常见的商用设备上进行打印。
该团队开发的AI策略也可用于解决其他涉及大量实验的科学问题，例如药物研发。
该大学电子工程与计算机科学院以及机械与材料工程学院的研究人员在美国人工智能促进协会的AI大会上发布了这项研究成果。该项目还在该协会年会上荣获了创新部署应用奖。
领导这项研究的电子工程与计算机科学院教授贾娜·多帕说：“90%的商用打印机无法打印这种金属合金。由于我们找到了这些可行的工艺参数，我们就可以使用这些商用打印机，这实际上实现了该合金打印技术的普及化。”
这种名为GRCop-42的材料是由铜、铬和铌制成的合金。美国国家航空航天局(NASA)之所以开发它，是为了将其用于对耐热性和传热效率都要求极高的严苛环境。
GRCop-42具有高导热性，同时在极端温度下仍能保持强度，因此被应用于包括液体火箭发动机燃烧室在内的航空航天系统中。然而，尽管GRCop-42具有优异的性能和广阔的应用前景，其制造工艺通常需要大量的激光功率和能量，因此3D打印这种合金既困难又成本高昂。
研究人员首先利用了机械与材料工程学院先前实验中失败的37种打印配置数据。
基于这些结果，他们开发了一种方法，可以估算未经测试的设置组合成功打印的可能性。然后，AI模型推荐了一些新的配置组合进行测试。
它的选择兼顾了两个优先事项。一些实验侧重于看起来特别有希望成功的配置，而另一些实验则探索了搜索空间中不确定性较高的区域，它们可以提供新的信息并改进模型。
使用更低的激光功率成功打印这种合金，可以带来诸多优势。这样可以降低能耗，减少打印设备的磨损，并降低打印后样品处理的成本。
这样还可以使GRCop-42合金惠及那些无法使用专业高功率打印系统的大学、小型实验室和企业。
难点在于，研究人员已经知道，在超过1亿种可能的配置中，成功的设置极其罕见。
多帕说：“这对AI来说是一个极具挑战性的案例。每次尝试，你基本上只能得到一个要么成功要么失败的信号，而你的目标是尽可能减少尝试次数，以便尽快找到成功方案。”
尽管面临重重困难，该团队还是在三个月的工作中，在不同的激光功率水平下找到了六种成功的配置，并将整个项目的实验次数限制在40次以内。他们首次成功地使用500瓦的激光功率打印了GRCop-42合金。
研究人员表示，同样的AI引导方法经过调整后，可应用于寻找其他金属合金和增材制造系统的可行加工条件。
更广泛地说，该方法可以帮助科学家解决那些成功率低、实验数量庞大且测试每种方案成本过高的问题。研究人员认为，该方法除了应用于制造业之外，还可应用于实验需要耗费大量材料、资金或时间的其他科学发现领域。
