AI lọc 100 triệu thông số, giúp NASA tìm ra cách mới chế tạo hợp kim tên lửa

Tên lửa có thể cất cánh thành công hay không, ngoài chức năng của động cơ và nhiên liệu, một trong những yếu tố then chốt còn nằm ở một loại vật liệu kim loại tưởng như không đáng chú ý: GRCop-42. Vật liệu này quyết định động cơ tên lửa có thể chịu được nhiệt độ cực cao hay không. Đây là một loại hợp kim đồng–crôm–niobi đặc biệt do Cơ quan Hàng không và Vũ trụ Hoa Kỳ (NASA) phát triển chuyên biệt.

Hợp kim này có khả năng chịu nhiệt cao và dẫn nhiệt rất tốt, thường được sử dụng trong các bộ phận hàng không vũ trụ như buồng đốt của động cơ tên lửa nhiên liệu lỏng. Tuy nhiên, việc chế tạo vật liệu này bằng in 3D không hề dễ dàng. Sự kết hợp giữa các thông số như công suất laser, tốc độ quét, độ dày vật liệu… tạo ra hơn 100 triệu tổ hợp. Nếu sử dụng phương pháp thử-sai truyền thống, chi phí sẽ rất cao và mất nhiều thời gian.

Nhóm nghiên cứu của Đại học bang Washington (Washington State University, WSU) đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để lựa chọn các tổ hợp thông số tối ưu, rút ngắn đáng kể quá trình tìm kiếm, sau đó tiến hành thí nghiệm để kiểm chứng kết quả. Chỉ trong 3 tháng, nhóm chỉ thực hiện 40 lần thí nghiệm, nhưng đã tìm ra 6 bộ thông số khả thi và thành công in GRCop-42 bằng thiết bị laser công suất thấp chỉ 500 watt, lập kỷ lục lần đầu tiên in thành công loại hợp kim này ở mức công suất đó.

Giáo sư xuất sắc ngành Khoa học Máy tính thuộc Trường Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính (EECS) của WSU, bà Jana Doppa, cho biết: “Hiện nay, 90% thiết bị in 3D thương mại không thể chế tạo loại hợp kim này. Tuy nhiên, chúng tôi đã thành công trong việc tìm ra các thông số quy trình khả thi, giúp công nghệ in 3D loại hợp kim này không còn bị giới hạn ở một số ít thiết bị chuyên dụng công suất cao; các thiết bị thương mại thông thường cũng có thể chế tạo được”.

AI tìm ra đáp án từ hàng triệu thông số như thế nào?

Bà Azza Fadhel, tác giả thứ nhất của nghiên cứu, cho biết trước hơn 100 triệu tổ hợp khả dĩ, việc kiểm tra từng tổ hợp một là điều không thể. Vì vậy, nhóm nghiên cứu sử dụng AI để nhanh chóng chọn ra những phương án đáng tiến hành thí nghiệm nhất.

Đầu tiên, họ phân tích 37 bộ thông số in từng thất bại trong các thí nghiệm trước đây, sau đó dựa trên những kết quả này để xây dựng một mô hình dự đoán, đánh giá xác suất thành công của những tổ hợp thông số chưa được thử nghiệm.

Tiếp đó, AI đề xuất một số ít tổ hợp thông số mới để đưa vào thí nghiệm kiểm chứng.

Khi lựa chọn các phương án thí nghiệm, AI đồng thời cân nhắc cả “những tổ hợp thông số có nhiều khả năng thành công nhất” và “những khu vực có mức độ không chắc chắn cao hơn nhưng có thể cung cấp thông tin mới”, qua đó liên tục tối ưu hóa mô hình.

Thành công in ra hợp kim dùng cho tên lửa

Kết quả nghiên cứu của Trường Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính cùng Trường Kỹ thuật Cơ khí và Vật liệu thuộc Đại học bang Washington đã được công bố trong Kỷ yếu Hội nghị thường niên AAAI về Trí tuệ Nhân tạo (Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence) và nhận Giải thưởng Ứng dụng Triển khai Đổi mới (Innovative Deployed Application Award).

Kết quả nghiên cứu cho thấy, việc sử dụng laser công suất thấp để in GRCop-42 không chỉ giúp tiết kiệm điện năng và giảm hao mòn thiết bị, mà còn làm giảm chi phí sản xuất. Điều này được kỳ vọng sẽ giúp các trường đại học, phòng thí nghiệm nhỏ và doanh nghiệp không có thiết bị in 3D chuyên dụng công suất cao cũng có thể sản xuất loại hợp kim cấp độ hàng không vũ trụ này.

Nhóm nghiên cứu cho rằng cùng một khung AI có thể được áp dụng cho các hợp kim kim loại khác, thậm chí trong những lĩnh vực như phát triển thuốc mới, nơi đòi hỏi phải tiến hành và phân tích một lượng lớn thí nghiệm, chi phí cao và rất khó tìm ra phương pháp thành công.