研究人員設(shè)計(jì)優(yōu)化算法，軟材料三維打印最好方法

2018年6月4日，南極熊從外媒獲悉，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種新方法來優(yōu)化軟材料的3D打印。他們創(chuàng)建了一種(EGO)算法，可以在短時(shí)間內(nèi)搜素出最適合的打印參數(shù)設(shè)置，從而實(shí)現(xiàn)高保真軟材料產(chǎn)品的打印。

當(dāng)要3D打印軟材料時(shí)，許多參數(shù)都會(huì)影響最終產(chǎn)品的效果。3D打印頭移動(dòng)的速度，打印凝膠的一致性，以及打印中每一種材料的濃度，只是影響最終產(chǎn)品的幾個(gè)變量。在每次打印中，可以有幾十個(gè)參數(shù)要考慮，以及更多可能的組合。

生物醫(yī)學(xué)工程博士Sara Abdollahi說：“當(dāng)探索打印一種特性未知的實(shí)驗(yàn)材料時(shí)，這些組合變得更加令人生畏，例如，如果實(shí)驗(yàn)材料具有20個(gè)打印參數(shù)，并且具有五個(gè)等級，則實(shí)驗(yàn)者可以擁有數(shù)萬億的打印設(shè)置組合。”

但是，通過(EGO)優(yōu)化方法，這個(gè)挑戰(zhàn)可以減少一些障礙，因?yàn)閷＜夷軌蚺懦�許多無效組合。通過將專家的科學(xué)判斷與高效的搜索算法相結(jié)合，EGO顯著降低了尋找實(shí)驗(yàn)材料最佳3D打印參數(shù)所需的時(shí)間。

“EGO的目的是創(chuàng)建一個(gè)有效的搜索算法，結(jié)合了專家知識和傳統(tǒng)的搜索算法，”工程和公共政策助理教授Alex Davis說。 “通常我們認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)對于大數(shù)據(jù)很有用，但EGO適用于我們很少或沒有數(shù)據(jù)，需要依靠專家判斷的情況，然后通過搜索算法和專家知識的組合，有效地從小到大大數(shù)據(jù)。”

EGO模型由三個(gè)步驟組成。首先，人類專家選擇初始參數(shù)集，為算法提供搜索的邊界。然后在這些邊界內(nèi)搜索參數(shù)有希望的組合，從而產(chǎn)生“局部最優(yōu)”。最后，專家評估局部最優(yōu)化并決定是否通過添加新參數(shù)來改變搜索過程，或者繼續(xù)在現(xiàn)有邊界內(nèi)進(jìn)行搜索。該過程迭代直到找到理想的解決方案。

編譯自：3ders