Команда исследователей из KAIST (Корейский институт передовых технологий) и Сеульского национального университета науки и технологий применила машинное обучение для разработки нового 3D-печатного эластомера — материала, который растягивается более чем в шесть раз от исходной длины. Разработка описана в журнале Nature Communications.

По словам руководителя исследования профессора Сынчхоля Ли, ценность работы в том, что связка экспериментальных данных и искусственного интеллекта позволяет быстро находить оптимальные сочетания компонентов, которые раньше приходилось подбирать перебором. Он ожидает, что подход ускорит создание 3D-печатных материалов для мягких роботов, носимых устройств и индивидуальных медицинских изделий.

Сложность заключалась в технологии цифровой световой обработки (Digital Light Processing, DLP), где жидкий состав отверждается светом в твёрдую структуру. Она быстро формирует сложные формы, но между удобством печати и механическими свойствами существует конфликт: более прочные и эластичные составы становятся слишком вязкими и плохо проходят через принтер, а разбавление ухудшает прочность и растяжимость.

Исследователи отверждали различные жидкие смеси в небольших формах и измеряли их растяжимость, твёрдость, реакцию на свет и текучесть. Из этих результатов собрали датасет, включавший как легко печатаемые, так и трудно печатаемые, но перспективные по свойствам составы. На основе набора обучили модель машинного обучения, которая выявила связь между рецептурой и характеристиками и предложила формулу, сочетающую пригодность к DLP-печати с высокой эластичностью.

Из полученного материала напечатали мягкие приводы — элементы, которые под действием давления воздуха изгибаются наподобие человеческого пальца. Несколько таких приводов объединили в мягкую роботизированную руку. В демонстрациях она подняла бутылку с водой массой 1 кг и аккуратно взяла предметы разной формы и жёсткости — куриные яйца, стеклянные бутылки, картонный лоток для яиц и компьютерную мышь.

Авторы подчёркивают, что главный результат работы — сам метод поиска материала, а не конкретная формула. По их мнению, аналогичный подход можно использовать для подбора других печатных составов с нужным сочетанием механических и технологических свойств. Исследование поддержано Министерством торговли, промышленности и ресурсов Республики Корея через программу развития технологий машиностроения и оборудования, а также Министерством науки и ИКТ через две исследовательские программы.