Лазеры все шире применяются в таких высокоточных отраслях, как автомобилестроение, авиастроение и медицинская техника, однако лазерная обработка все еще остается технологически сложной задачей. Мельчайшие отклонения в свойствах материалах или параметрах лазера могут привести к браку, а, значит, процесс требует постоянного контроля в режиме реального времени.
Команда под руководством Элии Изели в лаборатории передовых методов обработки материалов (Advanced Materials Processing) поставила перед собой цель сделать лазерные производственные технологии не только более надежными, но и более доступными для широкого круга предприятий. Ученые Джулио Масинелли и Чанг Раджани сосредоточились на совершенствовании аддитивного производства — в частности, метода лазерного сплавления порошков PBF (powder bed fusion). Этот процесс позволяет создавать металлические детали сложной формы, путем расплавления тонких слоев порошка в заданных участках с помощью лазера.
До кого, как начать производство, необходимо провести множество предварительных испытаний для настройки параметров — от мощности лазера до скорости сканирования. Одна из главных трудностей заключается в выборе подходящего режима: либо это более медленное, но точное теплопроводное плавление, либо режим так называемой «замочной скважины», при котором мощный лазерный луч частично испаряет металл, обеспечивая более глубокое и быстрое проникновение тепла. Переход от одного режима к другому зависит от множества факторов, в том числе, от свойств самого порошка, которые могут существенно отличаться даже в пределах одной партии. Из-за этого компании часто вынуждены тратить значительные ресурсы на калибровку оборудования еще до начала производства. Из-за этого такая технология становится слишком дорогой и недоступной для многих потенциальных пользователей.
Масинелли и Раджани разработали алгоритм, который с помощью встроенных оптических сенсоров анализирует данные, поступающие с лазера в реальном времени, и определяет, в каком режиме он работает. На основании этих данных алгоритм предлагает параметры для каждого следующего теста — такой подход позволяет сократить число предварительных экспериментов примерно на две трети без потери качества. Это значит, что технология PBF становится доступна даже для тех компаний, у которых ранее не было достаточных ресурсов для ее применения.
Но на этом ученые не остановились: в рамках своего следующего проекта они занялись оптимизацией не только подготовительных этапов, но и самого процесса лазерной сварки в режиме реального времени. Даже если параметры выставлены идеально, процесс могут нарушить микроскопические дефекты на поверхности металла. Чтобы преодолеть эту проблему, они использовали специальный тип микрочипов — FPGA (программируемые пользователем вентильные матрицы). Такие чипы позволяют выполнять команды с гарантированной скоростью, благодаря чему становится можно немедленно откликнуться на возникающие в процессе сварки изменения условий.
В системе Empa FPGA работает в паре с обычным компьютером: пока чип отслеживает и регулирует процесс, алгоритм на ПК анализирует поведение системы и обучается. Когда достигается стабильный результат, обновленная версия алгоритма переносится на FPGA, делая чип «умнее» без необходимости полной перепрошивки.
Так искусственный интеллект делает лазерную обработку металлов умной, адаптивной и доступной, приближая внедрение высоких технологий в промышленное производство и делая сложные задачи решаемыми даже без участия узких специалистов.
Тем временем ученые представили революционный лазерный транзистор с частотой в петагерц.
