クイーンズランド工科大学は機械学習を利用して溶融電子書き込み技術を改良し、実験時間を数日または数週間から数時間に短縮しました。

2024年11月21日、アンタークティックベアは、クイーンズランド工科大学（QUT）の生物医学エンジニアが、溶融電着技術（MEW）の開発を大幅に前進させることができる新しい自動化方法を開発したことを知りました。溶融エレクトロライティングは、組織工学および再生医療のための新しい高解像度 3D 印刷技術です。
関連する研究結果は、「業界対応の付加製造に向けて：3D溶融電着描画のためのAI対応閉ループ制御」と題する論文として、Communications Engineering誌に掲載されました。クイーンズランド工科大学のARC添加剤バイオ製造トレーニングセンターで博士号を取得した主執筆者のパウェル・ミェシュチャネク博士は、研究者のアプローチは溶融電着法（MEW）技術の開発を加速させるだろうと語った。

論文リンク: https://www.nature.com/articles/s44172-024-00302-4
「MEW は、バイオエンジニアリング、生体材料科学、ソフトロボティクスにも使用できる多面的な 3D 印刷技術です。しかし、10 年以上前の初期段階から現在に至るまで、実験時間が長い、印刷速度が遅い、結果の一貫性が低い、プリンターの操作がユーザーに依存するなど、多くの課題に直面してきました」と Mieszczanek 博士は述べています。「これらの問題に対処するために、機械学習 (ML) を使用して MEW 用のクローズドループプロセス制御システムを作成しました。この新しい MEW システム設計は、ファイバーが飛行する様子を監視し、リアルタイムイメージングを使用して継続的な分析を実行できるため、非常に効果的です。」
△A) 加熱された注射器内の溶融ポリマーが空気圧によってノズルから押し出され、テイラーコーンと呼ばれる液滴を形成します。静電気により、テイラーコーンからコレクターに向かって微細なジェットが噴出されます。この微細な帯電ジェットは表面（コレクター）に直接書き込み、その後マイクロファイバーに固まります。赤いテキストは入力プロセスパラメータを示し、青いテキストは主要な出力プロセスパラメータを示します。 B) X 軸、Y 軸、Z 軸ステージ、プリントヘッド、コレクター、コリメートバックライト、テレセントリックレンズ/カメラなど、最も重要なハードウェアコンポーネントにラベルが付けられた自動化された MEW 3D プリンターの写真。出典: クイーンズランド工科大学。
QUT の細胞外マトリックス材料科学のマックス・プランク・クイーンズランド・センター (MPQC) のディレクターであるディートマー・W・ハットマッハー名誉教授は、新しい自動データ収集システムにより、実験時間が数日から数週間から数時間に短縮されたと述べています。「フィードフォワードニューラルネットワーク、最適化技術、フィードバックループを使用して、印刷された部品が一貫して再現可能であることを確認しました。この研究は、機械学習がMEW操作を自動化し、複雑な3D印刷技術における効果的な閉ループ制御の設計をサポートできることを示しています。」
この研究は、MEWが現在直面している主な技術的課題、すなわち（1）実験が遅く、労働集約的であること、（2）印刷プロセスのスループットが低いこと、（3）印刷された構造の再現性が低いこと、（4）MEWシステムの操作が非常に複雑であること、に明確に取り組んでいます。
遅くてオペレーターに依存する実験プロセスの問題は、自動化されたプロセス監視および制御プラットフォームによって解決されました。このシステムでは、高度なハードウェアとコンピュータービジョンアルゴリズムを通じて、リアルタイムのパラメータ監視、制御、分析が可能になります。一連の実験を迅速に実行できるため、研究者は印刷パラメータの複数の構成をテストして、大量の入出力データを収集できます。これらのデータは、ANN を使用して MEW システムモデルを構築するために使用されました。必要な出力パラメータに基づいて、生成されたモデルを使用して入力パラメータのフィードフォワード制御を実行し、プリンタの操作の複雑さを軽減します。 ANN モデルは閉ループコントローラーの基礎としても使用され、リアルタイムで出力エラーを最小限に抑えることで再現性のある結果を保証します。

全体として、提案されたソリューションとアプローチは、最新の MEW ハードウェアと ML 技術を統合して、スループットと再現性を向上させるデータ駆動型のクローズドループ制御システムを初めて開発します。
研究チームには、クイーンズランド工科大学のパウェル・ミェシュチャネク博士、ピーター・コーク特別名誉教授、W・ハットマッハー特別教授、オレゴン大学のクーロッシュ・メハニアン教授、ポール・D・ダルトン准教授が含まれていました。
△左から：ディートマー・フマッハー特別教授、パヴェル・ミェシュチャネク博士、ピーター・コーク名誉教授。出典: クイーンズランド工科大学。

クイーンズランド工科大学は機械学習を利用して溶融電子書き込み技術を改良し、実験時間を数日または数週間から数時間に短縮しました。

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