昆士蘭科技大學(xué)利用機(jī)器學(xué)習(xí)改進(jìn)熔融電寫技術(shù)，將實(shí)驗(yàn)時(shí)間從幾天或幾周縮短到幾小時(shí)

2024年11月21日，南極熊獲悉，來(lái)自昆士蘭科技大學(xué) (QUT) 的生物醫(yī)學(xué)工程師開(kāi)發(fā)出一種新的自動(dòng)化方法，可大幅推進(jìn)熔融電寫技術(shù)(MEW)的發(fā)展。熔融電寫技術(shù)是一種用于組織工程和再生醫(yī)學(xué)的新型高分辨率 3D 打印技術(shù)。

相關(guān)研究成果以題為《Towards industry-ready additivemanufacturing: AI-enabled closed-loop control for 3D melt electrowriting/邁向工業(yè)化的增材制造：基于人工智能的 3D 熔融電書寫閉環(huán)控制》的論文發(fā)表在《通信工程》雜志上。論文第一作者 PawelMieszczanek 博士在昆士蘭科技大學(xué) ARC 增材生物制造培訓(xùn)中心獲得博士學(xué)位，他表示，研究人員的方法將加快熔融電寫 (MEW) 技術(shù)的發(fā)展。

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s44172-024-00302-4

“MEW 是一種多方面的 3D 打印技術(shù)，也可用于生物工程、生物材料科學(xué)和軟機(jī)器人。然而，從 10 多年前的早期階段到現(xiàn)在，它面臨著許多挑戰(zhàn)，包括實(shí)驗(yàn)時(shí)間長(zhǎng)、打印速度慢、結(jié)果一致性差以及打印機(jī)操作依賴用戶，”Mieszczanek 博士說(shuō)。“為了解決這些問(wèn)題，我們使用機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 為 MEW 創(chuàng)建了一個(gè)閉環(huán)過(guò)程控制系統(tǒng)。新穎的 MEW 系統(tǒng)設(shè)計(jì)非常有效，因?yàn)樗�可以監(jiān)控光纖飛行過(guò)程，使我們能夠使用實(shí)時(shí)成像進(jìn)行連續(xù)分析�！�

△A) 加熱注射器中的熔融聚合物通過(guò)氣動(dòng)壓力被推過(guò)噴嘴，形成稱為泰勒錐的液滴。靜電荷導(dǎo)致細(xì)小的射流從泰勒錐噴向收集器。這種細(xì)小的帶電射流直接寫在表面（收集器）上，然后凝固成微纖維。紅色文本表示輸入過(guò)程參數(shù)，藍(lán)色文本表示關(guān)鍵輸出過(guò)程參數(shù)。B) 自動(dòng)化 MEW 3D 打印機(jī)的照片，其中標(biāo)注了最重要的硬件組件，包括 X、Y 和 Z 軸平臺(tái)、打印頭、收集器、準(zhǔn)直背光和遠(yuǎn)心鏡頭/相機(jī)。來(lái)源：昆士蘭科技大學(xué)。

昆士蘭科技大學(xué)細(xì)胞外基質(zhì)材料科學(xué)馬克斯·普朗克昆士蘭中心 (MPQC) 主任、杰出教授 Dietmar W. Hutmacher 表示，新的自動(dòng)化數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)將實(shí)驗(yàn)時(shí)間從幾天和幾周縮短到幾小時(shí)�！拔覀兪褂们梆伾窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化技術(shù)和反饋回路來(lái)確保打印部件始終可重復(fù)。這項(xiàng)工作表明，機(jī)器學(xué)習(xí)可以自動(dòng)化 MEW 操作，并支持在復(fù)雜的 3D 打印技術(shù)中設(shè)計(jì)有效的閉環(huán)控制�！�

這項(xiàng)工作明確解決了 MEW 目前面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)：

(1) 實(shí)驗(yàn)速度慢且勞動(dòng)密集；

(2) 打印過(guò)程吞吐量低；

(3) 打印結(jié)構(gòu)的可重復(fù)性差；

(4) MEW 系統(tǒng)的操作高度復(fù)雜。

通過(guò)自動(dòng)化過(guò)程監(jiān)控和控制平臺(tái)解決了實(shí)驗(yàn)速度慢且依賴于操作員的問(wèn)題。該系統(tǒng)允許通過(guò)先進(jìn)的硬件和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法進(jìn)行實(shí)時(shí)參數(shù)監(jiān)控、控制和分析�？焖賵�(zhí)行一系列實(shí)驗(yàn)的能力使研究人員能夠通過(guò)測(cè)試多種打印參數(shù)配置來(lái)收集大量輸入輸出數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)被用于使用 ANN 構(gòu)建 MEW 系統(tǒng)模型。根據(jù)所需的輸出參數(shù)，生成的模型用于對(duì)輸入?yún)��?shù)進(jìn)行前饋控制，從而降低了操作打印機(jī)的復(fù)雜性。ANN 模型還用作閉環(huán)控制器的基礎(chǔ)，通過(guò)實(shí)時(shí)最小化輸出誤差來(lái)確�？芍貜�(fù)的結(jié)果。

總體而言，所提出的解決方案和方法集成了最新的 MEW 硬件和 ML 技術(shù)，首次開(kāi)發(fā)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的閉環(huán)控制系統(tǒng)，以提高吞吐量和可重復(fù)性。

研究團(tuán)隊(duì)成員包括昆士蘭科技大學(xué)的 Pawel Mieszczanek 博士、杰出名譽(yù)教授 Peter Corke、杰出教授 W. Hutmacher；以及俄勒岡大學(xué)的 Courosh Mehanian 教授和副教授 Paul D. Dalton。

△從左至右：杰出教授 Dietmar Humacher、Pawel Mieszczanek 博士、杰出名譽(yù)教授 Peter Corke。來(lái)源：昆士蘭科技大學(xué)。