Титановый сплав TC4 сейчас считается лучшим материалом для 3D-печати протезов. Он прочный и не поддается коррозии. Однако производству нужно найти баланс между прочностью и пластичностью изделия — подобрать такие параметры печати и дальнейшей обработки, чтобы обе характеристики были оптимальны. Не знаем, пытались ли решить эту задачу теоретически, но экспериментальный путь точно пришлось отставить. Количество возможных комбинаций настроек оказывается таким большим, что перебрать их и проверить слишком сложно и неэффективно для производства.
В Корейском институте передовых технологий (KAIST) решили задачу с помощью AI. Их модель предсказывает для заданных параметров печати предел прочности изделия с некоторой степенью неопределенности. С одного раза модель, пожалуй, не слишком полезна, но здесь возникает интересный итеративный процесс, в котором по очереди участвуют и AI, и экспериментаторы. Схема выглядит так: модель выдает несколько наиболее перспективных настроек, этот небольшой набор уже вполне реально протестировать. Результаты экспериментов добавляются в набор данных для обучения. Затем модель снова делает прогноз уже с учетом новых экспериментальных данных.
Определить оптимальные параметры удалось за пять таких итераций. Это мало, если учитывать, что без модели экспериментов понадобилось бы значительно больше. Помимо, собственно, оптимизации печати этот кейс интересен подходом к взаимодействию AI — производство: модель не даёт готовое решение, но последовательно помогает его найти совместными усилиями.