La NASA ha iniziato a sfruttare l’intelligenza artificiale per sviluppare il suo hardware di missione, creando componenti che afferma essere molto più resistenti delle loro controparti progettate dall’uomo risparmiando due terzi del peso.
IL Processo di strutture avanzateSviluppato da un ingegnere ricercatore Ryan McClellandimpiega una piccola frazione del tempo di cui ha bisogno NASAI progettisti esperti si affidano a un algoritmo generativo per creare staffe e supporti metallici per varie attività di esplorazione spaziale.
McClelland ha spiegato in un’intervista alla NASA Podcast Piccoli passi, salti da gigante.
“L’intelligenza artificiale farà qualcosa nell’ordine delle iterazioni al minuto. Quindi, ottieni più iterazioni e, grazie a più iterazioni, puoi ottenere progetti più ottimali molto più velocemente.”
Ad oggi, il sistema è stato utilizzato per progettare qualsiasi cosa, da un’impalcatura a palloncino della NASA Telescopio Xcite a una sede ottica di uno spettrofotometro di imaging UV per contenere i suoi componenti ottici.
“Tra le attuali applicazioni, il banco ottico è probabilmente il più impressionante”, ha detto McClelland a Dezeen.
“È un allontanamento radicale dai tipici banchi ottici e ha prestazioni strutturali molto migliori. Ha anche unito quelle che avrebbero potuto essere circa 10 parti in una che può ancora essere lavorata a CNC”.
Proprio come il chatbot ChatGPT o il generatore di immagini DALL-E, il sistema si basa ancora sull’input umano sotto forma di un brief accurato, che descrive in dettaglio i requisiti della parte, compreso il carico che deve sopportare e le forze a cui sarà sottoposto.
Questi dati vengono inseriti nel software di progettazione generativa, che è in grado di produrre da 30 a 40 iterazioni in poche ore, ciascuna migliorando l’ultima per sviluppare un’architettura ideale.
“L’intelligenza artificiale viene fornita con il progetto, quindi testa il progetto con l’analisi degli elementi finiti per assicurarsi che funzioni, per verificare i requisiti, quindi simula anche la produzione per assicurarsi che possa essere fabbricata”, ha spiegato McClelland nel podcast. .
Ciò significa che il progetto finale può essere inserito direttamente nel processo di lavorazione digitale e lavorato da una fresatrice CNC standard basata sul modello CAD.
Dalla progettazione alla produzione, questo processo può richiedere solo una settimana. McClelland stima che questo sia circa dieci volte più veloce del normale processo della NASA, che prevede il trasferimento di un progetto tra un progettista, un analizzatore di stress che ne controlla le prestazioni e un robot che verifica se può essere prodotto.
“Quello che fa Evolved Structures è portare avanti e indietro tra poche persone diverse – e possono volerci mesi o anni a seconda del progetto e di quanto sono dedicate le persone e se stanno lavorando su altre cose – che crolla in qualcosa che il sta facendo l’intero computer.”
I componenti risultanti presentano forme organiche “quasi simili a ossa” in grado di sopportare carichi strutturali più elevati rispetto alle parti prodotte dall’uomo.
In effetti, McClelland ha scoperto che i componenti progettati dall’intelligenza artificiale hanno concentrazioni di stress fino a 10 volte inferiori, risparmiando fino a due terzi del peso.
“Le strutture tendono a funzionare molto meglio”, ha detto. “Sono circa tre volte migliori in termini di prestazioni.”
Dato che la NASA produce ogni anno migliaia di parti destinate alle sue diverse missioni, McClelland si aspetta che il processo di progettazione diventi una pratica comune durante la progettazione di parti strutturali, elettronica e altri sottosistemi all’interno degli strumenti e dei veicoli spaziali della NASA.
Questo, a sua volta, contribuirà a ridurre i tempi ei costi associati all’esplorazione dello spazio.
Ha spiegato che “la stazione spaziale può ospitare sei o sette persone, ma ha un valore di 100 miliardi di dollari”. “Credo davvero che l’intelligenza artificiale abbia il potenziale per ridurre drasticamente i costi di sviluppo di questi sistemi complessi perché è davvero eccezionale in cose come questa”.
In precedenza, la società di software tedesca Hyperganic utilizzava l’intelligenza artificiale per sviluppare un prototipo di motore a razzo stampato in 3D in un unico pezzo.
Fotografia di Henry Dennis.
“Esploratore. Scrittore appassionato. Appassionato di Twitter. Organizzatore. Amico degli animali ovunque.”