3D-Tinten im Turbogang gemischt

Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) und des Chemieriesen BASF haben ein System zur automatischen Optimierung von 3D-Tinten für spezifische Verwendungszwecke entwickelt. Dabei handelt es sich um einen datengesteuerten Prozess, der maschinelles Lernen nutzt, um neue 3D-Druckmaterialien mit den jeweils benötigten Eigenschaften wie Zähigkeit und Druckfestigkeit zu optimieren.

Der maschinelle Lern-Algorithmus könnte sogar für Überraschungen gut sein, indem er einzigartige chemische Formulierungen vorschlägt, die die menschliche Intuition übersehen hat, so die Fachleute. «Die Materialentwicklung ist immer noch ein sehr manueller Prozess. Ein Chemiker mischt im Labor Zutaten von Hand, macht Proben, testet sie und kommt zu einer endgültigen Formulierung. Über einen Zeitraum von Tagen kann er nur wenige Tests durchführen. Unser System schafft in der gleichen Zeit Hunderte von Iterationen», sagt MIT-Maschinenbau-Ingenieur Mike Foshey.

Ein menschlicher Materialentwickler wählt 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 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 die Probe, um zu ermitteln, wie das Material tatsächlich funktioniert. Er meldet die Ergebnisse dem Algorithmus, der automatisch aus dem Experiment lernt und die neuen Infos für einen neuen Durchlauf verwendet.

Die Forscher haben sich das Ziel gesetzt, mit dem neuen System eine Tinte zu optimieren, die aushärtet, wenn sie UV-Licht ausgesetzt wird. Zunächst haben sie sechs Chemikalien ausgewählt, die ihnen zur Erreichung des Ziels 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 war besonders schwierig, da diese 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 entwickelt in kürzester Zeit gleich zwölf Tinten, die zu sehr guten Ergebnissen kommen, sagen die Forscher. Bisher mischen die Experten die vorgeschlagenen Mischungen von Hand und testen sie. Dies sollen künftig Roboter übernehmen, die den Prozess noch weiter beschleunigen können.

(www.pressetext.com)