研究者らは、3Dで柔らかい素材を最適に印刷するための最適化アルゴリズムを設計した。

研究者らは、3Dで柔らかい素材を最適に印刷するための最適化アルゴリズムを設計した。
2018年6月4日、Antarctic Bearは海外メディアから、カーネギーメロン大学の研究者らが柔らかい素材の3Dプリントを最適化する新しい方法を開発したことを知りました。最適な印刷パラメータ設定を短時間で検索できる(EGO)アルゴリズムを作成し、ソフトマテリアル製品の高忠実度印刷を実現しました。


柔らかい素材を 3D プリントする場合、最終製品の出来栄えに影響を与えるパラメータは数多くあります。 3D プリント ヘッドの移動速度、プリントされたゲルの粘稠度、プリント内の各材料の濃度などは、最終製品に影響を与える変数のほんの一部です。各印刷では、考慮すべきパラメータが数十個あり、組み合わせの可能性はさらに多くの場合があります。

「未知の特性を持つ実験材料の印刷を検討する場合、これらの組み合わせはさらに困難になります」と、生物医学工学博士課程の学生であるサラ・アブドラヒ氏は言います。「たとえば、実験材料に 20 の印刷パラメータがあり、グレードが 5 つある場合、実験者は数兆通りもの印刷設定の組み合わせを持つことになります。」

ただし、 (EGO)最適化手法を使用すると、専門家が多くの無効な組み合わせを排除できるため、この課題はある程度軽減されます。 EGO は、専門的な科学的判断と効率的な検索アルゴリズムを組み合わせることで、実験材料に最適な 3D 印刷パラメータを見つけるのに必要な時間を大幅に短縮します。

「EGO の目的は、専門知識と従来の検索アルゴリズムを組み合わせた効率的な検索アルゴリズムを作成することです」と、工学および公共政策の助教授であるアレックス・デイビス氏は語った。 「通常、機械学習はビッグデータに役立つと考えられていますが、EGO はデータがほとんどないかまったくなく専門家の判断に頼る必要がある状況にも適用でき、検索アルゴリズムと専門知識の組み合わせにより、小規模データからビッグデータまで効率的に拡張できます。」

EGO モデルは 3 つのステップで構成されます。まず、人間の専門家が、アルゴリズムが検索する境界を提供するパラメータの初期セットを選択します。次に、これらの境界内で有望なパラメータの組み合わせが検索され、「局所最適」が生成されます。最後に、エキスパートは局所最適値を評価し、新しいパラメータを追加して検索プロセスを変更するか、既存の境界内で検索を継続するかを決定します。理想的な解決策が見つかるまで、このプロセスは繰り返されます。

出典: 3ders


医学、生物学、南極のクマ

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