15 ans de recherche et $10M USD économisés grâce à l’utilisation d’un moteur artificiel pour concevoir un nouvel alliage pour l’impression 3D

Image via Intelligens

Intelligens utilise son moteur d’intelligence artificielle pour concevoir un nouvel alliage pour les projets d’impression 3D

Intelligens, une spin-out de l’Université de Cambridge (Royaume-Uni) prévoit de concevoir de nouveaux matériaux pour des projets d’impression 3D utilisant l’intelligence artificielle. Intelligens possède un ensemble d’outils d’intelligence artificielle (IA), nommé Alchemite™, qui peut former des réseaux neuronaux profonds à partir de données rares ou bruyantes.

Jusqu’à présent, la plupart des applications de l’utilisation de l’IA en Fabrication Additive traitent de l’amélioration des performances du processus d’impression 3D ou des imprimantes 3D. Intelligens apporte quelque chose d’unique avec son algorithme d’apprentissage machine.

En effet, l’équipe de cette spin-out a collaboré avec des partenaires commerciaux et le Stone Group pour concevoir un nouvel alliage à base de nickel pour le dépôt direct au laser, sans avoir besoin d’expériences coûteuses et spéculatives.

Ils ont pu économiser environ 15 ans et 10 millions de dollars (USD) en dépenses de R&D.

Le développement de matériaux utilisant des techniques conventionnelles vs l’intelligence artificielle

Pour les scientifiques, la conception de nouveaux alliages pour le dépôt direct au laser est une mission difficile lorsqu’ils utilisent des techniques de recherche traditionnelles, sans compter qu’elles prennent du temps et de l’argent et qu’elles entraînent souvent de nombreux essais et erreurs. Les chercheurs se sont rendu compte que seulement dix compositions d’alliages de nickel sont compatibles avec le dépôt laser, ce qui n’a pas permis d’utiliser certaines données pour des recherches plus poussées. 

Le processus a été vraiment facilité par l’avènement de nouvelles technologies. Les scientifiques ont découvert le potentiel de l’intelligence artificielle qui accélère le processus global de sélection des matériaux. Selon Intelligens, le moteur peut exploiter des données aussi peu complètes que 0,05 %, recueillir divers types d’informations, déterminer les propriétés des nouveaux alliages et prédire leur fonctionnement dans des scénarios d’application réels.

Pour ce cas d’utilisation spécifique, les chercheurs voulaient que l’alliage soit facilement transformable et abordable en termes de prix ; qu’il intègre la densité, la stabilité de phase, la résistance au fluage, l’oxydation, la résistance à la fatigue et la résistance aux contraintes thermiques dans ses propriétés. Ils ont été satisfaits des résultats puisque le nouvel alliage s’adapte mieux au dépôt laser direct.

Gareth Conduit, directeur de la technologie d’Intellegens et chercheur universitaire de la Royal Society University à l’Université de Cambridge, a déclaré : « Grâce à des capacités d’apprentissage approfondies qui permettent d’identifier très rapidement les relations entre propriétés, Alchemite™ a été particulièrement bien exploité dans ce projet. Grâce à l’apprentissage machine, Alchemite™ a permis à l’équipe d’utiliser une vaste base de données de mesures de résistance thermique pour guider l’extrapolation de seulement dix entrées de données sur la transformabilité de l’alliage. A partir de ces informations, nous avons été en mesure de présélectionner les combinaisons de matériaux les plus susceptibles de présenter les bonnes caractéristiques. Les résultats parlent d’eux-mêmes. Grâce à Alchemite™, l’équipe dispose maintenant d’un nouvel alliage et a économisé beaucoup de temps et d’argent en R&D. »

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