従来とは異なる3Dプリントシステムで物体を高度に「複製」できる

この投稿は、Little Soft Bear によって 2017-8-9 10:07 に最後に編集されました。

気に入った品物が壊れてしまったとき、コピー機を使って全く同じものをコピーしたいと思ったことがある人は多いでしょう。3Dプリンターの登場により、このアイデアが実現可能になりました。現在の 3D プリンターの解像度は 1 インチあたり 600 ドットであると報告されており、これは 1.67 立方インチのスペースにさまざまな材料の小さな立方体 10 億個を詰め込むことができることを意味します。 3D プリントの高精度により、設計者は、印刷された製品の物理的特性を、密度や強度が同じであること、または力を受けたときの変形モードが同じであることなど、元のオブジェクトと同じになるように制御できます。しかし、問題は、現在の従来の 3D プリントでは、元のオブジェクトの物理的特徴を正確に表現することが難しいことです。

これに応じて、CSAIL（MIT のコンピューター科学および人工知能研究所）の研究者は新しい設計システムを開発しました。このシステムは、多数の小さな立方体をクラスターとして扱い、各クラスターの物理的特性を分類します。これらの小さな分類は、高層ビルを建てるために必要なレンガのようなもので、大規模な 3D プリントの基礎データとなります。このシステムは、微視的スケールでの物理的測定を活用するだけでなく、巨視的設計の効率的な計算評価も可能にします。

図丨研究者たちはこの方法を使って柔らかい爪の微細構造を設計した。ペンチを握るように両側に力を加えると、柔らかいグリッパーの端が圧迫され、物体をつかむことができる。
「通常、人々はシステムを使わずに手作業で 3D プリントモデルを設計します」と、CSAIL (MIT のコンピューターサイエンスおよび人工知能研究所) で研究員として働く Bo Zhu 氏は語ります。「しかし、より難しい作品、たとえば超剛性の椅子や、完全に機能し、機敏で柔らかいロボットハンドを設計したい場合、人間の直感や経験だけでは到底不十分です。そのため、この論文の焦点はトポロジー最適化です。これには、設計ループにおける物理学とシミュレーションの適用が含まれます。トポロジー最適化の現在の問題は、ハードウェア機能とソフトウェアの間にギャップがあることですが、私たちが設計したシステムはこのギャップを埋めるものです。」
微細構造による2スケールトポロジー最適化<br /> 朱氏と彼の同僚は、計算機協会（ACM）の年次会議であるSIGGRAPHで彼らの研究成果を一般に発表した。彼の論文研究には、電気工学およびコンピュータサイエンスの准教授である Wojciech Matusik 氏、Matusik 氏のグループのポスドクである Mélina Skouras 氏、電気工学およびコンピュータサイエンスの大学院生である Desai Chen 氏も参加しました。
図：CSAILポスドク研究員Bo Zhu
このシステムはどのように機能するのでしょうか? MIT の研究者たちは、まず空間の物理的特性、つまり、特定の微細構造に位置が割り当てられる空間を定義することから始めました。詳細には、物質の硬さを判断する基準は 3 つあります。1つ目は、物体が外力を受けたときの、その方向への物体の変形、つまり物体が圧縮または伸張できる程度です。2つ目は、物体が外力を受けたときの、その方向と垂直な方向への物体の変形、つまり物体を圧迫したときの膨張と収縮です。3つ目は、物体のせん断に対する反応を測定すること、つまり物体内の異なる物質層が互いに相対的に移動する力を測定することです。これら 3 つの方法は 3D 空間を定義し、それらの任意の組み合わせによってその空間内の点が定義されます。
3D プリントの用語では、オブジェクトはボクセルと呼ばれる微小な立方体から組み立てられます。ボクセルはデジタル画像のピクセルの 3D 類似体です。これらのボクセルは、高層ビルを建てるために必要なレンガのように、基本単位として使用されます。これらのボクセルは、大規模な 3D プリントの基本データでもあります。彼らは実験で、顔あたり 16、32、64 ボクセルの 3 つの異なるクラスターサイズを考慮しました。 3D プリント可能な材料のランダムなセットに対して、異なる材料を含むクラスターをランダムに生成しました。たとえば、クラスターの中央には材料 A の正方形があり、正方形を囲む空のボクセルの境界は材料 B でした。もちろん、この手順を完了するための前提条件は、クラスターが印刷可能であることです。
研究者らは、新しいクラスターごとに物理シミュレーションを使用してその物理的特性を評価し、特性空間内の特定のポイントに割り当てました。このようにして、新しいクラスターをランダムに生成し、既知の特性を持つクラスターに原理的な変更を加えることで、空間全体の特性を段階的に探索します。最終的には、印刷可能なクラスターの空間を定義するクラウドと呼ばれる点の集合が存在します。
次のステップは、クラウドの形状を測定するレベルセットと呼ばれる関数を計算することです。これにより、研究者のシステムは、特定の特性の組み合わせを持つクラスターを 3D プリントできるかどうかを数学的に判断できるようになります。
図丨羽ばたく柔らかい機構をトポロジー最適化により材料に組み込む。翼の梁は翼の背骨に割り当てられ、翼が上下に羽ばたくと背骨が収縮します。最後のステップは、前述の研究者が開発したソフトウェアを使用して、印刷するパターンを最適化することです。このプロセスでは、数十万個の 3D プリント可能なクラスターの材料特性が明らかになります。研究者のクラスターデータベースにはまったく同じ材料が含まれていないかもしれませんが、非常に高い精度で原材料をシミュレートするために使用できる非常に類似したものが多数あります。
「物体や材料の内部構造を発見し、その顕著な機能的特徴と材料特性を複製してほぼ同一の物体を印刷する能力は、自動車や航空宇宙など多くの重要な産業で幅広く応用できる可能性がある」とオーストリア工科大学のコンピュータサイエンス助教授でコンピュータグラフィックスおよびデジタルファブリケーショングループの責任者であるベルント・ビッケル氏は述べた。「これらの物体は非常に複雑で、3Dプリントを使用して1兆を超える異なる材料クラスターから構成される可能性があるため、手動で内部構造を調べるのは非常に困難です。」
「Bo Zhu 氏と彼の同僚は、非常に巧妙な方法でこの問題を解決しています」と Bernd Bickel 氏は言います。「彼らのシステムは、従来のように 1 ユニットずつ調べるのではなく、小さな構造のクラスターから始めて、それをデータベースに格納します。このデータベースを使用して、彼らは大まかに最適化し、何兆もの要素を持つ高解像度の印刷可能な構造を効率的に生成できるオブジェクトを作成できます。そして、このような複雑なプロセスは、普通のコンピューターだけで実行できます。彼らが設計したシステムは、新しい扉を開きます。」
出典: ディープテック

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