Une méthode d'IA auto-améliorée augmente l'efficacité de l'impression 3D
Un algorithme d’intelligence artificielle peut permettre aux chercheurs d’utiliser plus efficacement l’impression 3D pour fabriquer des structures complexes.
L'étude de l'Université d'État de Washington, publiée dans la revue Technologies des matériaux avancéspourrait permettre une utilisation plus fluide de l'impression 3D pour des conceptions complexes dans tous les domaines, des organes artificiels à l'électronique flexible et aux biocapteurs portables. Dans le cadre de l'étude, l'algorithme a appris à identifier, puis à imprimer, les meilleures versions des modèles d'organes rénaux et prostatiques, en imprimant 60 versions en constante amélioration.
« Vous pouvez optimiser les résultats, économiser du temps, de l'argent et de la main-d'œuvre », a déclaré Kaiyan Qiu, co-auteur correspondant de l'article et professeur adjoint Berry à la WSU School of Mechanical and Materials Engineering.
L’utilisation de l’impression 3D s’est développée ces dernières années, permettant aux ingénieurs industriels de convertir rapidement des conceptions personnalisées sur un ordinateur en une large gamme de produits, notamment des appareils portables, des batteries et des pièces aérospatiales.
Mais pour les ingénieurs, essayer de développer les paramètres appropriés à leurs projets d'impression est fastidieux et inefficace. Les ingénieurs doivent par exemple décider des matériaux, de la configuration de l'imprimante et de la pression de distribution de la buse, autant de facteurs qui affectent le produit final.
« Le nombre considérable de combinaisons potentielles est écrasant, et chaque essai coûte du temps et de l'argent », a déclaré Jana Doppa, co-auteur correspondant et professeur associé de science informatique titulaire de la chaire Huie-Rogers à la WSU.
Qiu a mené des recherches pendant plusieurs années sur le développement de modèles complexes et réalistes d'organes humains imprimés en 3D. Ils peuvent être utilisés, par exemple, pour former des chirurgiens ou évaluer des dispositifs implantables, mais les modèles doivent inclure les propriétés mécaniques et physiques de l'organe réel, y compris les veines, les artères, les canaux et d'autres structures détaillées.
Qiu, Doppa et leurs étudiants ont utilisé une technique d'IA appelée optimisation bayésienne pour s'entraîner et trouver les paramètres d'impression 3D optimisés. Une fois l'entraînement terminé, les chercheurs ont pu optimiser trois objectifs différents pour leurs modèles d'organes : la précision géométrique du modèle, son poids ou sa porosité et le temps d'impression. La porosité du modèle d'organe est importante pour la pratique chirurgicale, par exemple, car les propriétés mécaniques du modèle peuvent changer en fonction de sa densité.
« Il est difficile d'équilibrer tous les objectifs, mais nous avons réussi à trouver un équilibre favorable et à obtenir la meilleure impression possible d'un objet de qualité, quel que soit le type d'impression ou la forme du matériau », a déclaré le co-premier auteur Eric Chen, un étudiant invité de la WSU travaillant dans le groupe de Qiu à l'École de génie mécanique et des matériaux.
Alaleh Ahmadian, co-premier auteur et étudiant diplômé de la WSU à l'École de génie électrique et d'informatique, a ajouté que les chercheurs ont pu examiner tous les objectifs de manière équilibrée pour obtenir des résultats favorables et que le projet a bénéficié de sa perspective interdisciplinaire.
« C’est très gratifiant de travailler sur des recherches interdisciplinaires en réalisant des expériences physiques en laboratoire pour créer un impact sur le monde réel », a-t-elle déclaré.
Les chercheurs ont d’abord entraîné le programme informatique à imprimer un modèle de répétition chirurgicale d’une prostate. Comme l’algorithme est largement généralisable, ils pourraient facilement le modifier avec de petits ajustements pour imprimer un modèle de rein.
« Cela signifie que cette méthode peut être utilisée pour fabriquer d’autres dispositifs biomédicaux plus complexes, et même [be extended] « vers d’autres domaines », a déclaré Qiu.
