AI支援製造による多機能材料の3Dプリント

出典: EFL Bio3Dプリンティングとバイオ製造

現在、パーソナライズされたウェアラブルデバイスは、主に ex-situ 印刷によって製造されており、平らな基板に印刷してからターゲット表面に転写する必要があります。ただし、この操作では、動的な状況では、印刷された構造とターゲット表面が互いに一致しない可能性があります。インサイチュー印刷は、ターゲット表面上に 3D 構造を直接印刷するための潜在的なソリューションを提供しますが、印刷環境の状態を感知、適応、予測するには人工知能 (AI) の助けが必要です。

ミネソタ大学のマイケル・C・マカルパイン氏とヒョン・ス・パーク氏は共同で、「人工知能支援製造技術によって実現された 3D プリント多機能材料」と題するレビュー記事を Nature Reviews Materials 誌に掲載しました。この記事では、in situ 3D 印刷用の電子材料とバイオインク、オープンループ、クローズドループ、予測制御を備えた人工知能 3D 印刷方法、および外科用ロボットと人工知能を 3D 印刷方法と統合する方法について紹介しています。最後に、人工知能、3D プリント、機能性材料、パーソナライズされたバイオメディカルデバイスの統合が期待されます。

図 1 多機能材料の 3D 印刷のための AI 支援製造技術の概要 AI のない従来の 3D 印刷システムに加えて、印刷プロセスにおける AI の参加の 3 つのレベルに応じて、オープンループ AI、クローズドループ AI、予測 AI の 3 つのタイプに印刷を分けることができます。

表1 AIの関与レベルが異なる3Dプリンティングの概要
1. in-situ 3Dプリント用機能性インク
3D 印刷材料は、対応する 3D 印刷方法と互換性がある必要があります。通常、3D 印刷方法は光硬化ベースまたは押し出しベースの印刷に分けられます。光硬化ベースの印刷方法では通常、印刷材料に光硬化能力が必要ですが、押し出しベースの印刷方法では、押し出しプロセスを容易にするために、印刷材料に一定の粘度とせん断減粘特性が必要です。

図2 機能性インクのその場3Dプリント
1.1 電子材料電子デバイスの in-situ 3D プリンティングに使用される材料は、センシング、駆動、その他の機能に必要な電気的特性を満たす必要があり、また、対象となる生物表面に適合する機械的特性とレオロジー特性を備えている必要があります。無機質の硬質材料を扱う場合、通常はこれらの材料をナノスケールの粒子に粉砕して、押し出しベースの印刷に適応するようにサイズを調整する必要があります。

1.2 ハイドロゲルハイドロゲルは組織工学やバイオエレクトロニクスの用途に使用できます。天然の細胞外マトリックスに似ており、細胞に適した培養環境を提供できます。ハイドロゲルポリマーネットワークの強度と粘弾性は、多孔度と粘度を変更することで調整でき、印刷性は光開始剤とレオロジー改質剤を追加することで最適化できます。ハイドロゲルは、医療用シーラント、接着インプラント、ウェアラブルデバイスに使用するために、組織表面上でその場で 3D プリントできます。

2. オープンループ AI 3D プリンティング<br /> オープンループ AI 3D プリンティングでは、製造を開始する前に、印刷された構造の表面形状に関する情報が必要です。AI はこの形状情報を使用して、ツールパスの設計と材料の分布を決定します。さまざまな印刷構造形状に対して取得されたセンシング方法は次のとおりです。

表2 3Dプリントにおける補助センシングの一般的な方法
2.1 非平面への 3D 印刷オープンループ AI 3D 印刷では、非平面への直接印刷を実現するために、印刷前に AI がターゲットの幾何学的情報を取得する必要があります。より複雑な形状の表面の場合、ポイントクラウドデータの高密度 3D 再構築を実行するには、3D スキャンツールとアルゴリズムが必要です。医療用途では、対象表面に関する 3D 情報のソースは、磁気共鳴画像法や CT スキャンなどの医療画像データです。

図3 非平面上の3Dプリント
2.2 ターゲットジオメトリに基づく形状プログラミング形状プログラミングを使用すると、特殊な機能を持つ材料が特定の刺激（温度、イオン濃度、機械的負荷）下で指定された形状変化を実現できるようになります。ターゲットジオメトリに基づく形状プログラミングは、臨床診断や創傷修復のために人体に直接 3D プリントできるウェアラブル医療インプラントの製造によく使用されます。

図4 印刷された構造の形状に基づいた形状プログラミング
3. クローズドループ AI 3D プリンティング<br /> クローズドループ AI 印刷とは、印刷環境の変化にリアルタイムで適応する 3D 印刷方法を指します。検出、追跡、認識アルゴリズムに基づいており、印刷プロセス中にプリントヘッドの動きの状態、印刷層の表面構造、押し出しの状態をリアルタイムで更新できます。クローズドループ AI 3D プリンティングは、主にオンライン修正による印刷品質の向上と、オンライン追跡による移動ターゲットへのその場印刷の実現という 2 つの機能を実現できます。

3.1 印刷品質の向上クローズドループ 3D 印刷では、さまざまなセンサーが 3D 印刷プラットフォームに統合され、材料や印刷された構造の状態を観察します。センサーデータは、コンピュータービジョンや機械学習アルゴリズムなどの計算ツールに送られ、印刷の欠陥を識別し、材料供給システムや動作制御システムにフィードバックを提供して、印刷のエラーを修正します。

図5: クローズドループAI補正を使用して、移動するターゲットでの印刷品質と3D印刷を向上させる
3.2 動くターゲットへの 3D プリント生体内の皮膚や軟部臓器は、時間の経過とともに剛体変形と非剛体変形 (呼吸、心拍) を起こします。これらの動的に変化する構造への in-situ プリントを実現するには、センサーデータをリアルタイムで更新してプリントパスを調整する必要があります。

3.3 ロボット認識技術を活用した in-situ 3D プリントロボット認識技術を使用する目的は、臓器組織の幾何学的および機械的特性、ならびに動的システムにおける干渉と不確実性を識別することです。低レベルの知覚は、画像システムと画像処理アルゴリズムを利用して視覚的特徴を検出し、3D 再構築を行う人間の視覚に似ています。高レベル知覚は、脳や神経系の知覚に似ています。3D プリントでは、低レベル知覚によって再構築された 3D シーンを理解し、その後のツールパス計画に使用します。

図6 現場3Dプリントのためのロボット認識技術
4. 予測AI支援3Dプリント<br /> 生体臓器に 3D プリントする能力は、主に感知、制御、計算の遅延によって制限されます。印刷プロセスは組織表面の変形に対応する必要があります。対応しないと、デバイスが組織に衝突したり、組織を貫通したりして、印刷品質に影響を与え、組織を損傷する可能性があります。これには、予測 AI が現在の状態を理解するだけでなく、過去の経験に基づいて将来の状態を予測し、周囲の組織の将来の変形を予測し、印刷エラーを効果的に削減または排除するための将来のコマンドを計画する必要があります。

5. 手術ロボットによりその場での 3D プリントが可能に<br /> 医療分野では、外科用ロボットによるインサイチュー 3D プリンティングにより、理想的な電気的、化学的、生物学的機能を備えた生体材料を人体に直接送達することができ、さまざまな方法で現代の医療を支援します。これらの外科用ロボットは、高度な感知機能と精密な動作制御機能を備えており、「よりスマートな」手術を可能にし、医療ミスによる死亡や負傷を減らすことができます。

図 7 外科用ロボットを使用した 3D プリント AI 支援製造技術を使用した 3D プリントは、ウェアラブルデバイスやインプラントの製造において大きな可能性を秘めていますが、3D プリントへの AI 技術の統合はまだ初期段階にあり、3D プリントロボットとユーザー間のインテリジェントなインタラクティブインターフェイスがまだ不足しています。将来的には、拡張現実や仮想現実などの技術と3Dプリントを組み合わせることで、人工知能が全工程のプリントガイダンスを提供できるようになり、支援製造における人工知能の活用も3Dプリントの普及に向けた重要な方法となるでしょう。

参考文献

Zhu, Z., Ng, DWH, Park, HS 他「人工知能支援製造技術により実現した 3D プリント多機能材料」Nat Rev Mater 6, 27–47 (2021)
https://doi.org/10.1038/s41578-020-00235-2

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