AI ने 100 मिलियन विकल्पों में ढूंढा नासा के रॉकेट मिश्रधातु का सस्ता 3D प्रिंटिंग तरीका

वॉशिंगटन स्टेट यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की मदद से नासा द्वारा विकसित एक धातु मिश्रधातु (अलॉय) को सस्ते और कम ऊर्जा में 3D प्रिंट करने का तरीका खोजा है। इससे 100 मिलियन से ज़्यादा संभावित प्रिंटिंग सेटिंग्स को हाथ से आज़माने की ज़रूरत नहीं रही। यह शोध कंप्यूटर साइंस की प्रोफेसर जाना डोप्पा के नेतृत्व में हुआ और प्रोसीडिंग्स ऑफ द AAAI कॉन्फ्रेंस ऑन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में प्रकाशित हुआ, जहाँ इसे इनोवेटिव डिप्लॉयड एप्लिकेशन अवार्ड भी मिला।

यह मिश्रधातु, GRCop-42, तांबा, क्रोमियम और नाइओबियम से बनी है, जिसे नासा ने अत्यधिक गर्मी वाले माहौल के लिए विकसित किया, जैसे तरल ईंधन वाले रॉकेट इंजन के दहन कक्ष। यह उच्च तापमान पर भी अपनी मज़बूती बनाए रखते हुए गर्मी को असरदार तरीके से पास कर सकती है। 3D प्रिंटिंग, यानी एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग में, किसी वस्तु को काटने या ढालने के बजाय परत-दर-परत बनाया जाता है। लेकिन GRCop-42 को प्रिंट करने के लिए सामान्यतः तेज़ लेज़र पावर चाहिए, और लगभग 90 प्रतिशत कमर्शियल प्रिंटर इतनी ताकत नहीं दे पाते। पहले कम पावर पर किए गए प्रयास नाकाम रहे थे, कई बार तो धातु पिघल ही गई।

हर सेटिंग को अलग-अलग आज़माना व्यावहारिक नहीं था, क्योंकि हर प्रिंट में सैकड़ों डॉलर का खर्च आता है और नतीजों की जांच में कई दिन लग जाते हैं। जांचने लायक संभावित प्रिंटिंग कॉन्फ़िगरेशन 100 मिलियन से भी ज़्यादा थे। पहले नाकाम रहे 37 प्रयासों के डेटा से शुरुआत करते हुए, वॉशिंगटन स्टेट यूनिवर्सिटी की टीम ने मिनेसोटा यूनिवर्सिटी के आर्यन देशवाल के साथ मिलकर एक AI मॉडल बनाया। यह मॉडल अंदाज़ा लगाता था कि कोई भी बिना आज़माई गई सेटिंग सफल होगी या नहीं, और फिर आज़माने के लिए छोटे-छोटे समूहों की सिफ़ारिश करता था। सिर्फ़ तीन महीनों में और कुल 40 प्रयोगों में, टीम ने छह सफल कॉन्फ़िगरेशन खोज निकाले, जिनमें GRCop-42 की पहली सफल प्रिंटिंग सिर्फ़ 500 वाट लेज़र पावर से हुई।

कम पावर पर प्रिंटिंग से ऊर्जा की खपत घट सकती है, उपकरणों की टूट-फूट कम हो सकती है, और तैयार नमूनों को प्रोसेस करने की लागत भी कम हो सकती है। इससे उन विश्वविद्यालयों, छोटी प्रयोगशालाओं और कंपनियों तक भी GRCop-42 की पहुंच बन सकती है जिनके पास हाई-पावर प्रिंटिंग मशीनें नहीं हैं। मुख्य शोधकर्ता जाना डोप्पा ने कहा कि यह तरक्की "इस मिश्रधातु की प्रिंटिंग को अनिवार्य रूप से लोकतांत्रिक बना रही है"। शोधकर्ताओं का कहना है कि इसी AI आधारित तरीके को दूसरी धातु मिश्रधातुओं और दवा खोज जैसे महंगे प्रयोगों वाले अन्य क्षेत्रों में भी अपनाया जा सकता है।