30次實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)12種最佳配方！MIT最新AI算法將3D打印材料性能空間擴(kuò)大288倍

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作者：庫(kù)珀

編審：寇建超

3D 打印，也被稱為增材制造（Additive Manufacturing，AM），是目前人類制造業(yè)的前沿技術(shù)之一，有望使制造出以前難以制造的產(chǎn)品成為可能，在航空航天、建筑、汽車、牙科、食品、武器乃至人造器官等領(lǐng)域都擁有廣泛的應(yīng)用前景。

盡管存在許多用于 3D 打印的材料，例如金屬材料、非金屬材料以及醫(yī)用生物材料等，但大多數(shù)材料都存在性能權(quán)衡問(wèn)題，因?yàn)楹芏嗖牧鲜怯玫托У?、基于人類直覺的方法設(shè)計(jì)的，并非最佳材料解決方案。

近日，來(lái)自麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（CSAIL）的科研團(tuán)隊(duì)提出了一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它能夠加速發(fā)現(xiàn)機(jī)械性能最佳的 3D 打印材料，相關(guān)研究論文以“Accelerated discovery of 3D printing materials using data-driven multiobjective optimization”為題，發(fā)表在科學(xué)期刊 Science Advances 上。

圖｜3D 打印設(shè)備（來(lái)源：維基百科）

在沒有主要配方的先驗(yàn)知識(shí)的情況下，論文所提出的方法僅在 30 次實(shí)驗(yàn)迭代后就自動(dòng)揭示了 12 種最佳配方，并將發(fā)現(xiàn)的性能空間擴(kuò)大了 288 倍，這種方法有望推廣到其他材料設(shè)計(jì)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)最佳材料的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)。

尋找最佳復(fù)合配方

近年來(lái)，玻璃、電池、高溫陶瓷和人造器官等已成功實(shí)現(xiàn)了 3D 打印，在各種聚合物打印方法中，立體光刻和材料噴射 3D 打印顯示出了很好的應(yīng)用前景，如機(jī)器人組件、假肢、生物支架和定制商品等（如鞋類、衣物、建筑、模型等）。

然而，新 3D 打印材料的開發(fā)目前依賴于聚合物化學(xué)領(lǐng)域知識(shí)和廣泛的試驗(yàn)才能發(fā)現(xiàn)，這限制了材料開發(fā)的效率和可擴(kuò)展性。且當(dāng)下 3D 打印材料普遍一次使用一個(gè)性能因素進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化，這種方法通常需要測(cè)試過(guò)多的樣本，產(chǎn)生大量浪費(fèi)和不良的環(huán)境影響，卻并不能找到最佳解決方案。

因此，3D 打印技術(shù)想要更加普及，加速開發(fā)具有最佳性能的材料至關(guān)重要。

而且，為了應(yīng)對(duì)未來(lái)生物工程和航空航天工程等不同應(yīng)用領(lǐng)域的技術(shù)挑戰(zhàn)，3D 打印還需要能針對(duì)特定應(yīng)用優(yōu)化材料性能。

在論文中，研究人員提出了一種半自動(dòng)化的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)工作流程，尋找用于 3D 打印技術(shù)的新型光固化油墨，展現(xiàn)出了成本效益和效率，該工作流程的目的是尋找一組最佳復(fù)合配方，在實(shí)驗(yàn)中，材料方案由六種主要的光固化油墨配方組成，以改善機(jī)械性能，使其超過(guò)手動(dòng)設(shè)計(jì)的主要配方性能水平，這些復(fù)合配方可自動(dòng)針對(duì)多個(gè)性能目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，只需進(jìn)行有限的實(shí)驗(yàn)。

圖｜加速材料發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的工作流程示意圖（來(lái)源：Science Advances）

工作流程如上圖所示，首先研究人員根據(jù)需要按特定比例分配初級(jí)配方（圖 A），然后將其徹底混合（圖 B）以制備復(fù)合配方，接下來(lái)，將每個(gè)復(fù)合配方轉(zhuǎn)移到噴射閥 3D 打印機(jī)中進(jìn)行樣品制備（圖 C），然后進(jìn)行后處理（圖 D）以完成樣品制備。最后，通過(guò)對(duì)樣品進(jìn)行測(cè)試，以提取其多個(gè)定量機(jī)械性能參數(shù)（即韌性、壓縮模量和最大壓縮模量、抗壓強(qiáng)度）（圖 E）。

為了最大限度地減少測(cè)試不同配方所需的資源，并快速找到更好的性能設(shè)計(jì)，研究人員使用了基于貝葉斯優(yōu)化的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法（圖 F）。

整個(gè)決策過(guò)程中的一個(gè)關(guān)鍵洞見，在于平衡利用最有前途的公式和探索設(shè)計(jì)空間的不確定區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示了快速的性能空間改進(jìn)和 12 種 3D 打印材料的發(fā)現(xiàn)，僅在 30 次算法迭代后就實(shí)現(xiàn)了最佳的融合方案，該方法還能很容易地推廣到其他配方設(shè)計(jì)問(wèn)題，如堅(jiān)韌水凝膠、外科密封劑或納米復(fù)合涂層的優(yōu)化中。

性能空間體積增加 288 倍

具體而言，關(guān)于基本成分和材料配方，研究人員首先生成了一組相互兼容的光固化初級(jí)配方，以混合并具有不同的機(jī)械性能，當(dāng)然，他們并不是從頭開始開發(fā)打印材料，而是首先確定了八種商用配方成分（包含一種光引發(fā)劑、三種稀釋劑和四種低聚物），然后，六種主要配方（A 至 F）由庫(kù)中的八種主要成分組成。

為確保配方成分的所有可能組合均可 3D 打印，且在可打印粘度范圍內(nèi)，研究人員還添加了表面活性劑以調(diào)整材料表面張力，增加與打印機(jī)的兼容性。

圖｜系統(tǒng)中使用的主要配方以及主要配方性能，涵蓋廣泛的機(jī)械性能（來(lái)源：Science Advances）

之后，研究人員使用基于噴射閥分配技術(shù)的 3D 打印進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，與其他類型的 3D 打印技術(shù)相比，噴射閥能夠分配具有多種流體特性的墨水材質(zhì)，且需要較少的工藝參數(shù)調(diào)整就能實(shí)現(xiàn)可靠的打印過(guò)程，這些特性增加了可測(cè)試的材質(zhì)種類，可減少樣品制作和數(shù)據(jù)收集的時(shí)間。

最后，為了從每個(gè)配方中提取性能數(shù)據(jù)，研究人員使用通用測(cè)試儀對(duì) 3D 打印和后處理的樣品進(jìn)行壓縮測(cè)試。

論文中提出優(yōu)化算法的目標(biāo)是在主要配方 A 到 F 的 6D 設(shè)計(jì)空間中導(dǎo)航，并快速發(fā)現(xiàn)關(guān)于三個(gè)目標(biāo)的最佳性能設(shè)計(jì)：韌性、壓縮模量和最大強(qiáng)度。之所以選擇這些性能指標(biāo)，是因?yàn)檫@些特征是工程應(yīng)用中重要機(jī)械性能，通常，這三種材料特性都需要最大化。

然而，這些目標(biāo)往往相互沖突，因此沒有單一的最優(yōu)解決方案，而是一組具有不同權(quán)衡的最佳性能設(shè)計(jì)。論文中提出的機(jī)器學(xué)習(xí)方法通過(guò)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)未測(cè)試樣本的性能，并指導(dǎo)設(shè)計(jì)空間的采樣，以快速找到性能更好的設(shè)計(jì)。

圖｜概述用于尋找最佳 3D 打印材料配方的優(yōu)化算法（來(lái)源：Science Advances）

為了測(cè)試實(shí)驗(yàn)中提議的材料開發(fā)工作流程，研究人員總共進(jìn)行了 30 次算法迭代，因?yàn)槌顺跏紨?shù)據(jù)集外，預(yù)算固定為 120 個(gè)樣本。在每個(gè)算法迭代中，為了減少時(shí)間，并行測(cè)試了四個(gè)樣本，在優(yōu)化過(guò)程中總共測(cè)試了 120 個(gè)樣本，在測(cè)試了總共 150 個(gè)樣品（30 個(gè)初始樣品和 120 個(gè)算法提出的樣品）后，系統(tǒng)最終確定了一組 12 種配方，它們?cè)趬嚎s模量、最大壓縮強(qiáng)度和韌性三個(gè)機(jī)械性能方面具有最佳權(quán)衡。

經(jīng)過(guò)迭代的算法鼓勵(lì)探索性能空間的未知區(qū)域，并發(fā)現(xiàn)性能變化較大的材料。

當(dāng)監(jiān)測(cè)主要配方和所有評(píng)估樣品的抗壓強(qiáng)度和抗壓模量性能時(shí)，性能空間將擴(kuò)大 250%；抗壓強(qiáng)度和韌性增大較大，提高了 399%；在壓縮模量和韌性方面，性能空間提高了 584%。凸面外殼是所有測(cè)試樣品內(nèi)封閉的性能空間體積的度量，比最初五種主要配方的性能空間體積增加了 288 倍，這些改進(jìn)對(duì)于需要特定屬性范圍，且無(wú)法輕易手動(dòng)找到的應(yīng)用程序可能很重要。

在實(shí)驗(yàn)中，研究人員還發(fā)現(xiàn)優(yōu)化產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集，可提供有關(guān)化學(xué)成分對(duì)材料最終機(jī)械性能影響的有趣結(jié)果，例如聚氨酯二甲基丙烯酸酯（UDMA）是基礎(chǔ)混合物F中的主要成分，被認(rèn)為對(duì)高模量材料有很大貢獻(xiàn)，這種貢獻(xiàn)可能是由于其高轉(zhuǎn)化率和形成氫鍵的趨勢(shì)。

此外，研究人員也看到了算法優(yōu)化引擎傾向于最小化六官能團(tuán)脂肪族聚氨酯丙烯酸酯（一種傾向于易碎印刷品的高度交聯(lián)試劑）的貢獻(xiàn)。

通過(guò)使用聚氨酯改性丙烯酸酯低聚物（含量為 24% 至 37%）、脂肪族聚氨酯二丙烯酸酯（含量高達(dá) 26%）和 UDMA（含量高達(dá) 40%）的配方，可獲得高韌性性能，高韌性配方還含有稀釋劑丙烯酸酰胺和丙烯酸酯，其范圍分別為 14% 至 18% 和 1% 至 19%。而最高性能的抗壓強(qiáng)度復(fù)合配方包括低聚物、34% 的聚氨酯改性丙烯酸酯、26%的脂肪族聚氨酯二丙烯酸酯和 6% 的 UDMA，它們還包括稀釋劑、15% 的丙烯酰胺和 19% 的丙烯酸酯。

提供了一個(gè)新的研究基礎(chǔ)

研究人員總結(jié)，本文提出的方法為改善混合聚合物系統(tǒng)的性能特性提供了一種自動(dòng)準(zhǔn)備“管道”，從混合到樣品加工，過(guò)程的每一步都可以完全自動(dòng)化，這為自動(dòng)化工藝提供了一個(gè)模板，該模板可通過(guò)改變實(shí)驗(yàn)中使用的基材來(lái)適應(yīng)各種優(yōu)化需求，如涂層或成型。

不過(guò)，本項(xiàng)研究也存在些許局限性。例如在定義設(shè)計(jì)空間時(shí)，基本成分僅限于選擇了已知的可打印的墨水或材質(zhì)，這雖然提高了實(shí)驗(yàn)效率，但可能會(huì)遺漏一些位于基礎(chǔ)油墨材質(zhì)組合之外的創(chuàng)新組合。而選擇噴射閥分配作為印刷工藝允許考慮大范圍的材料，不過(guò)，這也一定程度阻止了將結(jié)果直接應(yīng)用于商業(yè)印刷工藝。

值得肯定的是，這種科研思路還是打開了一扇新大門，論文描述的材料發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)為優(yōu)化3D打印的光聚合物配方提供了全新方法，使用該系統(tǒng)，業(yè)界可以找到一套3D打印材料全新配方，在壓縮模量、壓縮強(qiáng)度和韌性等機(jī)械性能方面進(jìn)行最佳權(quán)衡，這為材料工程師和聚合物化學(xué)家尋找和優(yōu)化各種性能目標(biāo)和應(yīng)用的材料配方奠定了基礎(chǔ)。

參考資料：

https://news.mit.edu/2021/accelerating-materials-3d-printing-1015

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abf7435