AI Resin Creator — программная платформа, использующая методы машинного обучения для расчёта и оптимизации составов керамически-насыщенных UV-эпоксидных смол, применяемых в аддитивных технологиях и 3D-печати. Проект направлен на предсказание ключевых свойств композитов — реологических характеристик, времени отверждения, прочности после полимеризации и оптических параметров — на основе входных данных о составе, размере и распределении наполнителя, условиях отверждения и параметрах принтера. Платформа интегрирует экспериментальные данные и модельные предсказания, чтобы минимизировать число лабораторных итераций и ускорить процесс разработки материалов.
История и происхождение AI Resin Creator не представляется полностью документированной в общедоступных источниках; описание ниже опирается на типичные архитектуры и рабочие практики подобных систем. В основе платформы лежат регрессионные и ансамблевые модели, а также методы оптимизации на основе байесовских подходов и активного обучения. Интерфейс обеспечивает задачу целевых свойств и ограничений, после чего алгоритмы предлагают составы и экспериментальные протоколы с ожидаемой экономией времени и ресурсов.
- Моделирование свойств: предсказание вязкости, модуля упругости, прочности на разрыв, усадки и прозрачности получаемых материалов на основе состава и технологических параметров.
- Оптимизация состава: автоматический подбор долей эпоксидной матрицы, реактивных разбавителей, фотоинициаторов и керамических наполнителей для достижения нескольких целевых показателей одновременно.
- Активное обучение: подбор следующих экспериментальных точек, которые наиболее информативны для улучшения модели, с целью уменьшения общего числа проб.
- Учёт технологических ограничений: ввод ограничений по воспроизводимости, доступности сырья, безопасности и совместимости с оборудованием 3D-печати.
- Аналитика неопределённости: оценка доверительных интервалов предсказаний и визуализация областей высокой неопределённости для планирования экспериментов.
- Интеграция данных: импорт и стандартизация экспериментальных измерений, ведение базы данных составов и результатов для последующего обучения моделей.
- Планирование экспериментов: генерация подробных протоколов по приготовлению смесей и параметрам отверждения с приоритетом по экономике и времени.
- Сценарии применения: создание материалов для высокоточной печати, декоративных и функциональных прототипов, а также для производства компонентов с улучшенной механикой или термической стабильностью.
- Контроль качества: оценка соответствия предсказанных свойств требованиям и рекомендация корректирующих действий при отклонениях.
- Отчётность: формирование сводных описаний проверенных составов, их свойств и экономических оценок числа требуемых экспериментов.