Bu məqalə Science X-in redaksiya prosesinə və siyasətlərinə uyğun olaraq nəzərdən keçirilmişdir. Redaktorlar məzmunun etibarlılığını təmin edərkən aşağıdakı atributları vurğuladılar: Vaşinqton Dövlət Universitetinin tədqiqatçıları yüksək məhsuldar metal ərintisini 3D-çap etmək üçün daha səmərəli, daha ucuz yol tapmaq üçün süni intellektdən istifadə edərək tədqiqatçıları 100 milyondan çox variantı əziyyətlə sınaqdan keçirmək ehtiyacından xilas etdilər. Tapıntılar nə vaxtsa aerokosmik sənayedə geniş yayılmış, lakin bir çox başqa potensial tətbiqlərə malik olan ərintinin geniş yayılmış kommersiya avadanlıqlarından istifadə etməklə çap edilməsinə imkan verə bilər.
İstifadə olunan süni intellekt üsulları müxtəlif sahələrdə, o cümlədən dərmanların kəşfində tətbiq oluna bilər. WSU-nun Elektrik Mühəndisliyi və Kompüter Elmləri Məktəbindən və Mexanika və Material Mühəndisliyi Məktəbindən olan tədqiqat qrupu öz işlərini AAAI Süni İntellekt Konfransının Proceedings kitabında dərc etdi və qrupun illik konfransında İnnovativ Yerləşdirilmiş Tətbiq Mükafatını aldı. "Kommersiya printerlərinin 90 faizi bu metal ərintini çap edə bilmir, ona görə də bu mümkün proses parametrlərini tapa bildiyimizi nəzərə alsaq, bu, bizə həmin kommersiya printerlərindən istifadə etməyə imkan verir və biz bu ərintilərin çapını mahiyyətcə demokratikləşdiririk" dedi Jana Doppa, Huie-Rogers tərəfindən verilmiş Kompüter Elmləri və Berri Mühəndislik Mütəxəssisi Mütəxəssisi Distinguished Professor.
GRCop-42 adlanan ərinti üç metaldan - mis, xrom və niobiumdan hazırlanır. NASA tərəfindən hazırlanmış, yüksək istilik keçiriciliyinə malikdir və həddindən artıq istidə güclü qalır, buna görə də aerokosmik sənayedə, məsələn, maye raket mühərriklərinin yanma kameralarında istifadə olunur. Çoxlu potensial tətbiqlərə malik olduqca arzuolunan material olsa da, çapı bahalı və enerji tutumludur, əhəmiyyətli miqdarda lazer gücü tələb edir.
Tədqiqatçılar ərintini daha çox yayılmış kommersiya printerləri tərəfindən istifadə olunan daha aşağı vattlarda və lazer güclərində çap etməyə uğursuz cəhd etdilər, lakin müxtəlif konfiqurasiyaların sınaqdan keçirilməsi bahalı materiallar, xüsusi avadanlıq və əhəmiyyətli insan əməyi tələb edir. Tək çap dövriyyəsi yüzlərlə dollara başa gələ bilər, çapdan sonrakı keyfiyyətin ətraflı təhlili isə günlər çəkə bilər. "Bəzən onlar müəyyən bir konfiqurasiya çap etdilər və məhsul sadəcə əridi" dedi məqalənin ilk müəllifi və elmlər namizədi Azza Fadhel. kompüter elmləri üzrə tələbə.
"Bu, həqiqətən çap edilə bilməzdi və hətta vaxt və pul olsa belə, onlar 100 milyon variantın hamısını sınaqdan keçirə bilməyəcəklər. Bizim əməkdaşlığımızda etdiyimiz AI tətbiq etmək idi ki, bu çox böyük axtarış məkanından namizədləri səmərəli şəkildə seçə bilək." Tədqiqat üçün komanda əvvəllər Mexanika və Materiallar Mühəndisliyi Məktəbində sınaqdan keçirilmiş 37 uğursuz konfiqurasiyanın nəticələri ilə başladı. Daha sonra onlar sınaqdan keçirilməmiş konfiqurasiyanın uğurlu çap çıxarma ehtimalını qiymətləndirmək üçün bu nəticələrdən istifadə edərək bir yanaşma hazırladılar.
Daha sonra onların modeli iki məqsədi balanslaşdıran yeni konfiqurasiyaların kiçik partiyalarını seçdi: perspektivli variantları sınaqdan keçirmək və AI modelini təkmilləşdirə biləcək qeyri-müəyyən sahələri araşdırmaq. Mexanika və Materiallar Mühəndisliyi Məktəbində Nathaniel Zuckschwerdt, Susmita Bose və Amit Bandyopadhyay ilə işləyən komanda GRCop-42 çap etmək üçün süni intellekt tərəfindən seçilmiş proses konfiqurasiyalarından istifadə etdi və nəticədə əldə edilən nümunələri qiymətləndirdi. Minnesota Universitetindən Aryan Deşval da layihədə əməkdaşlıq edib.
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
