Thành phẩm in 3D bền chắc hơn nhờ ánh sáng và AI

Một nhóm nghiên cứu tại Viện Khoa học - Công nghệ tiên tiến Hàn Quốc (KAIST) đã tìm ra cách khắc phục nhược điểm trên, mở đường cho sản xuất mọi thứ bằng in 3D. Do giáo sư Kim Miso dẫn đầu, họ phát triển công nghệ in dựa trên kỹ thuật xử lý ánh sáng kỹ thuật số (DLP).

In 3D quang trùng hợp

Phương pháp ép phun truyền thống cho ra thành phẩm đạt độ bền tuyệt vời, nhưng đòi hỏi nhiều thời gian lẫn chi phí tạo khuôn. In 3D quang trùng hợp không cần tạo khuôn, cho phép tạo hình linh hoạt nhưng lại gặp nhược điểm về độ bền. Nhóm KAIST giải quyết vấn đề bằng vật liệu nhựa quang hóa mới cộng thêm công nghệ thiết kế dựa trên máy học.

Vật liệu mới là polyurethane acrylate (PUA) có liên kết động (liên kết hóa học cộng hóa trị hoặc không cộng hóa trị) tăng đáng kể khả năng hấp thụ va đập lẫn rung động so với vật liệu hiện có. Về mặt thiết kế, công nghệ “grayscale DLP” điều chỉnh cường độ ánh sáng nhằm khiến cùng một vật liệu đạt độ bền khác nhau tùy bộ phận - lấy cảm hứng từ vai trò hài hòa giữa xương với sụn trong cơ thể người. Thuật toán máy học tự động đề xuất phân bổ cường độ tối ưu bằng cách phân tích kết cấu cùng điều kiện tải trọng.

Quy trình in 3D quang trùng hợp cải tiến của nhóm KAIST - Ảnh: TechXplore

Hiệu quả kinh tế cũng rất đáng chú ý. Trước đây muốn có thành phẩm sở hữu đặc tính đa dạng cần áp dụng công nghệ in đa vật liệu khá tốn kém, giải pháp của nhóm KAIST tạo ra thành phẩm tương tự chỉ với một vật liệu và một quy trình duy nhất nên chi phí sản xuất giảm đáng kể, lại loại bỏ nhu cầu về thiết bị hoặc quản lý vật liệu phức tạp. Ngoài ra tối ưu hóa kết cấu dựa trên trí tuệ nhân tạo giúp rút ngắn thời gian nghiên cứu - phát triển lẫn chi phí thiết kế.

Theo giáo sư Kim: “Công nghệ này tăng mức độ tự do trong tính chất vật liệu và thiết kế cấu trúc. Bộ phận cấy ghép cho bệnh nhân sẽ bền bỉ và thoải mái hơn, bộ phận cho máy móc chính xác trở nên chắc chắn hơn. Giải pháp khả thi về mặt kinh tế vì tạo ra thành phẩm với độ bền khác nhau chỉ với một vật liệu cùng một quy trình duy nhất. Chúng tôi tin công nghệ này có thể áp dụng cho nhiều lĩnh vực công nghiệp khác nhau như y sinh, hàng không vũ trụ, robot”.

Cẩm Bình