科學家使用AI和機器學習識別廢金屬，轉化為高性能3D打印火箭部件

2025年6月8日，南極熊獲悉，伍斯特理工學院 (WPI) 獲得 630 萬美元資助，用于一項開創(chuàng)性的計劃：通過利用廢金屬快速生產高質量零部件，從而改變增材制造技術。這項由美國國防高級研究計劃局 (DARPA)資助的創(chuàng)新型增材制造方法旨在確保即使在資源最匱乏的環(huán)境中也能生產關鍵零部件，包括傳統(tǒng)供應鏈受限的戰(zhàn)場或偏遠的搜救地點。

新穎的解決方案

這項名為“從廢料到火箭”的計劃采用機器學習方法識別廢金屬和混合合金等材料，并了解它們在熔化、混合和3D打印之前如何反應和結合，最終形成堅固可靠的新部件。傳統(tǒng)的3D打印方法需要精心控制材料并反復進行測試和調整，而這在現(xiàn)實環(huán)境中并不總是可行的。

丹尼爾·科特（Danielle Cote）是伍斯特理工學院機械與材料工程系的副教授，也是項目的首席研究員，他說道：“這項工作至關重要，因為它讓我們能夠滿懷信心地利用未知來源的材料制造出高質量的組件。我們的目標不僅僅是構建一個單一的解決方案，而是創(chuàng)建一個指導未來創(chuàng)新的框架。通過改進我們對材料性能的預測和理解，我們可以為利用各種不可預測的來源材料實現(xiàn)增材制造的新進展鋪平道路。”

項目將利用伍斯特理工學院（WPI）博士生斯蒂芬·普萊斯開發(fā)的人工智能軟件來預測不同成分下的材料行為，從而優(yōu)化和自動化表征過程。通過簡化流程，產品可以快速生產，同時又不會犧牲耐用性和強度。

研究人員將設計一個概念驗證探空火箭來測試混合金屬的結構完整性并測量性能和可靠性。

△科學家利用廢金屬開發(fā)出 3D 打印火箭部件；圖片：伍斯特理工學院

廣泛的應用場景

除了國防應用外，這項工作還廣泛應用于能源和交通運輸?shù)?/font>行業(yè)。這種方法可部署在潛艇、航空母艦、救災區(qū)以及傳統(tǒng)供應鏈難以維持的偏遠地區(qū)。通過解決材料性能、設備尺寸和預測模型精度等關鍵風險，這項創(chuàng)新正在為更具彈性和可持續(xù)性的制造解決方案鋪平道路，這些解決方案既能滿足應急響應的需求，也能滿足長期基礎設施需求。

作為項目的一部分，WPI 團隊將與分包商合作，其中包括兩家 WPI 校友領導的公司、西門子以及兩家來自加州的小型企業(yè)：NightshadeCorporation 將負責將廢金屬轉化為粉末，Citrine Informatics 將專注于人工智能和機器學習。這凸顯了該項目在勞動力發(fā)展中的關鍵作用。通過整合先進的材料信息學、人工智能驅動的決策和創(chuàng)新的增材制造技術，該計劃正在幫助培養(yǎng)下一代工程師和科學家，確保擁有一支能夠在未來維持和擴展這些創(chuàng)新的熟練勞動力隊伍。

資助項目的分包商Solvus Global的首席執(zhí)行官Aaron Birt表示：“制造業(yè)的未來是眾多學科的交叉融合，包括軟件、機器人、人工智能、材料科學和機械工程。這是一個難得的機會，它展現(xiàn)了在地球、月球乃至更遠的任何地方提供制造解決方案所需的廣泛技術專長。這一提議展現(xiàn)了研究團隊構想和交付未來解決方案的真正能力�！�

項目撥款分包商 VALIS Insights 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Emily Molstad 表示：“VALIS 的成立旨在提供賦能技術，最大限度地回收寶貴材料，造福子孫后代。我們看到，隨著原材料生產商和制造商力求確保可靠的廢料供應，并提高回收利用率以降低成本，回收行業(yè)正日益垂直整合。通過該項目開發(fā)的技術將不僅在偏遠、資源匱乏的地區(qū)，而且在整個回收價值鏈中，釋放出更高水平的升級改造能力，并有可能增強國內制造能力�！�

在伍斯特理工學院，除了Cote之外，助理研究教授Kyle Tsaknopoulos也將與幾名博士生、碩士生和本科生一起參與該項目。項目預計將于2027年11月完成。