Machine learning to discover new 3D printing materials/Aprendizaje automático para descubrir nuevos materiales de impresión 3D


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Additive printing, commonly known as 3D printing, is another of the technologies that will completely change our ways of life in the next decade although it is not given the same hype and saucer as artificial intelligence, gene editing or blockchain and It is a technique that consists of printing objects layer by layer using different technologies.

La impresión aditiva, normalmente conocida como impresión 3D, es otra de las tecnologías que cambiarán por completo nuestras formas de vida en la próxima década aunque no se le dé el mismo bombo y platillo que a la inteligencia artificial, la edición genética o el blockchain y es una técnica que consiste en la impresión de objetos capa a capa utilizando distintas tecnologías.

In addition to the printing process itself, what is really complicated is finding the right materials to be able to manufacture all kinds of objects using the same printing technology, it is not the same to make a plastic puppet than a house, a chocolate cake or an organ for transplantation, although the printing process of all of them is similar.

Además del proceso de impresión en sí, lo verdaderamente complicado es encontrar los materiales adecuados para poder fabricar todo tipo de objetos utilizando la misma tecnología de impresión, no es lo mismo fabricar un monigote de plástico que una casa, una tarta de chocolate o un órgano para transplante, aunque el proceso de impresión de todos ellos sea similar.


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Until now, the development of new printing materials was a manual system, chemists in their laboratories mix ingredients in different proportions, create the sample and study its properties and then decide whether they are useful or not, this on the one hand limits the number of tests. that can be done in addition to the fact that most of them are not viable and must be discarded.

Hasta la fecha el desarrollo de nuevos materiales de impresión era un sistema manual, los químicos en sus laboratorios mezclan ingredientes en distintas proporciones crean la muestra y estudian sus propiedades para después decidir si son útiles o no, esto por un lado limita la cantidad de ensayos que se pueden hacer además de que la mayoría de ellos no son viables y los hay que desechar.

To accelerate this process, a group of researchers from MIT have developed a data analysis procedure applying machine learning, with this system chemists select the ingredients they believe are appropriate and introduce their characteristics and chemical composition as well as the mechanical properties they hope to obtain from it. new material.

Para acelerar este proceso un grupo de investigadores del MIT han desarrollado un procedimiento de análisis de datos aplicando el aprendizaje automático, con este sistema los químicos seleccionan los ingredientes que creen adecuados e introducen sus características y composición química así como las propiedades mecánicas que espera obtener del nuevo material.


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Subsequently, the machine learning algorithm changes the quantities and concentrations of each component analyzing how they affect the properties of the resulting material, when it finds a combination that seems interesting, it is suggested to chemists and they test in the laboratory the suitability of the new material.

Posteriormente el algoritmo de aprendizaje automático va cambiando las cantidades y concentraciones de cada componente y analizando como afectan a las propiedades del material resultante, cuando encuentra alguna combinación que le parece interesante se la sugiera a los químicos y estos prueban en el laboratorio la idoneidad del nuevo material.

Once the result is obtained, it is entered into the algorithm to reinforce its learning for future research. This process saves a lot of time by not having to try lots of combinations by trial and error and saves a lot of money which in the end is what motivates us the most.

Una vez obtenido el resultado, este se introduce en el algoritmo para reforzar su aprendizaje para futuras investigaciones. Este proceso ahorra mucho tiempo al no tener que probar montones de combinaciones por el método de ensayo-error y ahorra mucho dinero que al final es lo que mas nos motiva a todos.

More information/Más información
https://news.mit.edu/2021/accelerating-materials-3d-printing-1015

https://espanol.news/acelerando-el-descubrimiento-de-nuevos-materiales-para-la-impresion-3d/

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Ecency