米陸軍のAI搭載3Dプリントロボットは、人間では作れない衝撃吸収構造物を作り出す

米陸軍のAI搭載3Dプリントロボットは、人間では作れない衝撃吸収構造物を作り出す
この投稿は Bingdunxiong によって 2024-5-23 11:52 に最後に編集されました

南極のクマの紹介:米陸軍のプロジェクトでは、機械学習機能を使用して、自律型ロボットが人間よりも優れた衝撃吸収構造を設計し、保護を提供するのに優れた性能を発揮します。

△この研究は「自動運転研究室と人間の連携により極めて高い機械的エネルギー吸収効率を発見」というタイトルでネイチャーコミュニケーションズ誌に掲載されました(ポータル)
2024年5月23日、アンタークティックベアは、米国ボストン大学の研究者らが3Dプリントロボットに人工知能(AI)を活用して先進材料の作成プロセスをさらに進化させたことを知りました。研究者らによると、この画期的な技術は、より安全なヘルメット、包装、自動車のバンパーなどを設計する上で大きな可能性を秘めているという。

△ボストン大学の研究室のロボットアームは、箱の中に色とりどりの小さな円筒形の物体を入れ、最も効果的なエネルギー吸収形状を見つけるために自律的に実験を行う。
独立したエンジニアリングイノベーション

ボストン大学工学部の KABlab チームは、従来の試行錯誤の方法で対処できない多数の可能性に対処するために、さまざまな長さのスケールで方法を調査しています。彼らは 2 つの新しい技術を採用しました。1 つ目は、走査プローブを使用して小規模材料を研究および設計する革新的なナノコンビナトリアル手法の開発です。2 つ目は、自動化と機械学習を組み合わせて知識生成を加速する自律研究システムの開発です。

△ 模式図は、5 台の 3D プリンターを使用してポリマー構造を製造し、自動的に重量を測定、画像化し、準静的圧縮を使用してテストする自律的な研究システムを示しています。このテストの出力は自動的に解釈され、その後テストする設計を選択するために使用されます。MAMA BEAR (Bayesian Experimental Autonomous Researcher for Additive Manufacturing Structural Mechanics) と呼ばれるこのロボットは、2018 年に考案され、いくつかの改良が加えられています。 2021年までに、研究室はロボットが機械的エネルギー吸収効率が最も高い形状を作り出すようにプログラムし、それがロボットが吸収できるエネルギー量の尺度となった。機械学習の最近の進歩を活用して、膨大なデータセットから新たな洞察を得るための新しいツールや、より小さなデータセットに効率的にアクセスするための新しいツールを提供します。

研究者らによると、この機械は過去3年間連続稼働しており、2万5000個以上の3Dプリント構造物を生産し、数十個の箱を埋め尽くしたという。

エネルギーを効率的に吸収できる素材は、輸送中の繊細な電子機器の緩衝材や、アスリートの膝パッドや手首パッドなどの保護具など、幅広い用途があるため、さまざまな形状を作ることが不可欠です。

「このデータライブラリを使えば、例えば自動車のバンパーや梱包装置をより良く作ることができる」とボストン大学機械工学科のキース・ブラウン准教授は声明で述べた。

△3Dプリントと人工知能技術を活用した高性能構造物の開発
高性能構造物の開発効率向上

最適なパフォーマンスを達成するには、構造が完璧なバランスをとらなければなりません。損傷を引き起こさないほど強固であってはなりませんが、衝撃を吸収できるほど強固でなければなりません。

MAMA BEAR 以前に観測された最高効率は約 71% でした。しかし、ブラウン大学のチームは、ロボットが記録破りの 75 パーセントの効率を達成するのを目撃しました。

この記録破りの構造物の出現は研究者たちを驚かせた。以前のデザインよりも高くて薄く、細い花びらのような4つの先端があります。 「私たちは、世の中にある機械データの量に興奮しており、そのデータを活用して、より幅広い設計上の教訓を学んでいます」とブラウン氏は語った。

チームは米陸軍とも協力し、膨大な量のデータを活用して兵士用の新しいヘルメットライナーを設計している。現場でのテストを通じて、特許出願中のパッドが快適で衝撃保護に効果的であることを確認しました。

記録破りの構造とは異なり、3D パディングは中央部分が柔らかく、シルエットが短くなっており、快適性が向上しています。

△ 機械データセットからのデザイン洞察
KABlab は独立した研究の重要性を強調することを目的としています。ブラウン氏は、多数の構造や解決策をテストする必要がある科学者を支援するために、学際的な協力を継続するつもりです。

ブラウン氏はこの記録にもかかわらず、「ピーク効率に到達したかどうかを知る能力は私たちにはない」と強調し、再びそれを上回る可能性を示唆した。

ブラウン氏と彼のチームがデータベースの他の用途を模索する一方で、 MAMA BEAR は引き続き稼働し、限界を押し広げていきます。彼らはまた、粉砕された25,000個の破片を回収し、展開して3Dプリンターに再装填し、さらなる実験を行う方法にも取り組んでいる。

「他の多くの材料特性と同様に、機械効率は実験によってのみ正確に測定できるため、私たちはこのシステムの開発を継続します」とブラウン氏は述べた。「AV ラボを利用することで、最適な実験を選択し、できるだけ早く完了させることができます。」



ロボット工学、研究、人工知能、構造、開発

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