AI, NASA roket alaşımını basmanın ucuz yolunu buldu

Washington State Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, NASA'nın roket motoru parçaları için geliştirdiği bakır alaşımı GRCop-42'nin 3D baskısı için 100 milyondan fazla olası yapılandırmayı yapay zekâ sistemiyle taradı ve sıradan ticari makinelerde çalışan altı ayar buldu — bunlara ilk kez 500 watt lazer gücündeki bir ayar da dahil.

Bakır, krom ve niyobyum alaşımı olan GRCop-42, NASA tarafından bir roket motorunun aynı anda birbiriyle çelişen iki işi yapması gereken parçaları için tasarlandı: aşırı sıcağa dayanmak ve o sıcağı hızla uzaklaştırmak. Tipik kullanım alanları yanma odası astarları ve yakıt enjektörü yüzey plakaları; alaşım ailesi zaten uçtu da — Relativity Space'in 3D baskı motorlarında NASA'nın GRCop alaşımları kullanıldı. Sorun her zaman üretim tarafındaydı. Alaşımı iyi basmak normalde çok yüksek lazer gücü gerektiriyor; WSU bilgisayar bilimi profesörü Jana Doppa'nın deyişiyle bu yüzden "ticari yazıcıların yüzde doksanı bu metal alaşımı basamıyor."

Bunu bir metalurji sonucundan çok bir yapay zekâ sonucu yapan şey, arama probleminin biçimi. Lazer gücü, tarama hızı, katman kalınlığı ve diğer ayarların kombinasyonları 100 milyonu aşıyor ve her adayın işe yarayıp yaramadığını anlamak için fiziksel olarak basılması gerekiyor — yavaş ve pahalı bir test. Ekip, halihazırda başarısız olmuş 37 yapılandırmadan yola çıktı, denenmemiş olanların başarı olasılığını tahmin eden bir model kurdu ve modelin, iki hedefi bilinçli olarak dengeleyen küçük gruplar önermesini sağladı: umut verici görünen ayarları denemek ve modelin kendisini keskinleştirmek için belirsiz bölgeleri yoklamak.

Bütçe yaklaşık üç ayda 40 deneydi ve bundan farklı lazer güç seviyelerinde altı çalışan yapılandırma çıktı. Kazanç daha iyi bir alaşım değil, aynı alaşıma daha ucuz bir yol: düşük güç, daha az enerji, ekipmanda daha az aşınma ve daha düşük son işlem maliyeti demek — ve Doppa'nın vurguladığı kısım, özel yüksek güçlü makinelere hiç sahip olmamış üniversiteler, küçük laboratuvarlar ve şirketler için erişim demek.

Çalışma, Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence'da yayımlandı ve konferansın Innovative Deployed Application Award ödülünü aldı. Ekibe Doppa liderlik etti; WSU'dan Azza Fadhel, Nathaniel Zuckschwerdt, Susmita Bose ve Amit Bandyopadhyay ile Minnesota Üniversitesi'nden Aryan Deshwal katıldı.