기술정책동향

카네기 멜론 대학, 연질 재료의 3D 인쇄를 최적화하기 위한 새로운 접근방식을 개발

작성일
2018-06-20 09:46
조회
141
  1. 주관기관/기업 : Phys,irg
  2. 관련 URL : techxplore.com/news/2018-05-combining-experts-automation-d.html 
  3. 세부내용

□ 카네기 멜론 대학의 연구진들은 연질 재료의 3D 인쇄를 최적화하기 위한 새로운 접근방식을 개발함

 

□ 연구진들은 EGO(Expert-Guided Optimization) 방법을 통해 3D 인쇄와 관련된 매개 변수의 조합을 효율적으로 검색하는 최적화된 알고리즘과 전문가의 판단을 결합하여 높은 해상도의 연질 재료를 인쇄할 수 있게 됨

- 연구진들은 학술지 PLOS One에“연성 및 액상 재료의 3D 인쇄를 위한 전문가 가이드 최적화”라는 학술기사를 발표함

- TechXplore에서 발표한 기사에 따르면, 착용성 센서와 의료기기에 주로 사용되는 물질인 액체 폴리메틸실록산(PDMS) 엘라스토머 수지를 사용하는 EGO 방법을 설명함

- 연구진들은 EGO 모델을 사용하면 전문가의 과학적 판단과 효율적인 검색 알고리즘이 결합하여 실험 재료의 최적의 3D 프린팅을 위한 조합을 찾는데 필요한 시간과 에너지를 크게 줄일 수 있다고 밝힘

- 연구진들은 일반적으로 기계학습이 빅데이터에 유용하다고 여겨지지만 EGO 방법을 사용할 경우, 데이터가 거의 없거나, 데이터가 아예 없어 전문가의 판단에만 의존해야 하는 상황에서도 검색 알고리즘과 전문가의 지식을 결합하여 빅데이터의 기능을 발휘할 수 있음

 

□ EGO 모델은 다음의 세단계로 구성되어 있으며 이상적인 솔루션이 발견 될 때까지 프로세스가 반복됨

 

□ EGO 모델은 연질의 3D 인쇄를 넘어서 확장 될 수 있으며 재생 가능하고 고해상도의 새로운 재료를 생산하는 주요 매개 변수를 발견할 수 있는 체계적인 도구로서의 잠재력이 있음

 

원문 바로가기