昆士蘭科技大學利用機器學習改進熔融電寫技術，將實驗時間從幾天或幾周縮短到幾小時

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

相關研究成果以題為《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 ARC 增材生物制造培訓中心獲得博士學位，他表示，研究人員的方法將加快熔融電寫 (MEW) 技術的發(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，也可用于生物工程、生物材料科學和軟機器人。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)，包括實驗時間長、打印速度慢、結果一致性差以及打印機操作依賴用戶，”Mieszczanek 博士說?！盀榱私鉀Q這些問題，我們使用機器學習 (ML) 為 MEW 創(chuàng)建了一個閉環(huán)過程控制系統(tǒng)。新穎的 MEW 系統(tǒng)設計非常有效，因為它可以監(jiān)控光纖飛行過程，使我們能夠使用實時成像進行連續(xù)分析?！?/div>

△A) 加熱注射器中的熔融聚合物通過氣動壓力被推過噴嘴，形成稱為泰勒錐的液滴。靜電荷導致細小的射流從泰勒錐噴向收集器。這種細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程參數(shù)，藍色文本表示關鍵輸出過程參數(shù)。B) 自動化 MEW 3D 打印機的照片，其中標注了最重要的硬件組件，包括 X、Y 和 Z 軸平臺、打印頭、收集器、準直背光和遠心鏡頭/相機。來源：昆士蘭科技大學。

昆士蘭科技大學細胞外基質(zhì)材料科學馬克斯·普朗克昆士蘭中心 (MPQC) 主任、杰出教授 Dietmar W. Hutmacher 表示，新的自動化數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)將實驗時間從幾天和幾周縮短到幾小時?！拔覀兪褂们梆伾窠?jīng)網(wǎng)絡、優(yōu)化技術和反饋回路來確保打印部件始終可重復。這項工作表明，機器學習可以自動化 MEW 操作，并支持在復雜的 3D 打印技術中設計有效的閉環(huán)控制?！?/div>

這項工作明確解決了 MEW 目前面臨的主要技術挑戰(zhàn)：

(1) 實驗速度慢且勞動密集；

(2) 打印過程吞吐量低；

(3) 打印結構的可重復性差；

(4) MEW 系統(tǒng)的操作高度復雜。

通過自動化過程監(jiān)控和控制平臺解決了實驗速度慢且依賴于操作員的問題。該系統(tǒng)允許通過先進的硬件和計算機視覺算法進行實時參數(shù)監(jiān)控、控制和分析?？焖賵?zhí)行一系列實驗的能力使研究人員能夠通過測試多種打印參數(shù)配置來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)，生成的模型用于對輸入?yún)?shù)進行前饋控制，從而降低了操作打印機的復雜性。ANN 模型還用作閉環(huán)控制器的基礎，通過實時最小化輸出誤差來確?？芍貜偷慕Y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，首次開發(fā)了數(shù)據(jù)驅(qū)動的閉環(huán)控制系統(tǒng)，以提高吞吐量和可重復性。

研究團隊成員包括昆士蘭科技大學的 Pawel Mieszczanek 博士、杰出名譽教授 Peter Corke、杰出教授 W. Hutmacher；以及俄勒岡大學的 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、杰出名譽教授 Peter Corke。來源：昆士蘭科技大學。