Nature サブジャーナル: LPBF TC4 チタン合金の強度と塑性のトレードオフの課題を人工知能で克服

2025年2月28日、アンタークティックベアは、韓国初の研究型科学技術大学院である韓国科学技術院（KAIST）のイ・スンチョル教授とPOSTECHのキム・ヒョンソプ教授が率いる研究チームが人工知能を用いてTi-6Al-4V合金の強度と延性のトレードオフ問題を解決したことを知りました。
KAISTは韓国初の研究型科学技術大学院であり、POSTECHの研究者数は2024年までに900人に達すると予想されている。研究チームは人工知能を利用して、Ti-6Al-4V合金の強度と延性のトレードオフ問題を解決しました。この新しい方法では、機械的特性を予測し、不確実性データを提供することで、優れた強度と延性を備えた金属製品を生産することができます。
△韓国科学技術研究院博士課程のパク・ジェジョンさん、浦項工科大学のイ・スンチョル教授、キム・ヒョンソプ教授、同大学の修士課程および博士課程のイ・ジョンアさん。写真提供: KAIST リー教授は次のように語っています。「この研究では、 3Dプリントのプロセスパラメータと熱処理条件を最適化することで、最小限の実験で高強度、高延性のTi-6Al-4V合金を開発することができました。これまでの研究と比較して、極限引張強度は同等だが総伸びはより高い合金、伸びは同等だが極限引張強度はより高い合金を製造しました。」
この研究は、ネイチャー・コミュニケーションズ誌に「高強度・高延性を有する積層造形Ti-6Al-4Vのプロセスパラメータを最適化するためのアクティブラーニングフレームワーク」と題する論文として発表され、韓国国立研究財団を通じた韓国政府からの助成金と、科学技術情報通信部が支援するナノ・材料技術開発プログラムによって資金提供された。

関連論文リンク: https://www.nature.com/articles/s41467-025-56267-1
レーザー粉末床核融合研究：新たな発見<br /> レーザー粉末床溶融結合法は、強度と生体適合性で知られる Ti-6Al-4V 合金の製造によく使用されます。しかし、高い強度と延性を備えた 3D プリントバージョンを作成することは、プロセスの組み合わせの範囲が広いため困難でした。
この問題に対処するため、研究チームはさまざまな 3D プリントパラメータと熱処理条件を調査するためのアクティブラーニングフレームワークを開発しました。 AIモデルは、引張強度と伸びを予測しながら、これらの予測の不確実性を評価します。その後、モデルの推奨事項は 3D プリントと引張試験を通じて検証され、材料の特性に関するさらなるデータが得られました。
△全体的な実験プロセスの概略図これらの新しいデータは、追加の AI モデルトレーニングに組み込まれます。 5 回の反復的な改善を経て、最適なプロセスパラメータと熱処理条件が決定されました。最終的に 3D プリントされた Ti-6Al-4V 合金は、引張強度 1190 MPa、伸び 16.5% となり、強度と延性の課題をうまく克服しました。
李教授は、このアプローチを熱伝導率や熱膨張などの他の特性に適用することで、3Dプリントのプロセスパラメータや熱処理条件をより効果的に調査できるようになると説明しました。
△アクティブラーニングフレームワーク。画像出典: KAIST
付加製造における人工知能<br /> 人工知能は付加製造における大きな進歩を推進しています。 AI 駆動型積層造形ソリューションに注力する企業 1000Kelvin が立ち上げた AMAIZE 2.0 も、そうした取り組みの 1 つです。このソリューションは、金属レーザー粉末床溶融結合 (LPBF) プロセスにおける大きな進歩を示すものであり、さまざまな業界のメーカーの信頼性、効率性、拡張性を向上させるように設計されています。
別の開発では、3D 印刷ソフトウェアを専門とする Dyndrite 社が、付加製造における ASTM/ISO 標準への準拠を自動化する SMART Python スクリプトを発表しました。このスクリプトは Dyndrite の LPBF Pro ソフトウェアと統合され、業界標準の 3D 印刷レイアウトを生成し、労力を最大 99% 節約し、人的エラーを削減します。かつては完了までに 1 週間以上かかっていたタスクが、わずか数分で完了できるようになりました。

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