金属を積み上げながら、内部で何が起きているかを見て直す ― タングステン・タンタル合金を題材に、造形中のAI制御を試す

1作ってから調べる、をやめる

金属材料の開発は長らく、設計し、作り、壊して調べ、また設計するという繰り返しで進んできました。一巡するのに時間がかかり、失敗の理由は作り終わってから分かります。本課題が変えようとしているのはこの順序です。積層造形は材料を層ごとに積み上げていく方式なので、原理的には作っている最中の内部の様子を見ることができます。見えるなら、その場で直せるはずだ、というのが出発点です。

2見る仕組みと、直す仕組み

1. 1見る後方散乱電子検出器とX線検出器を開放型の製造装置に組み込み、造形中の材料特性と微細組織の変化を監視する
2. 2学ぶAIモデルが複雑な微細組織の簡潔な表現を学び、製造とセンサーのデータから組織の変化を予測する
3. 3測る予測の不確かさを定量化する（初期の実装はベイズ的ニューラルネットワーク）
4. 4直す望む材料特性を得るための処理戦略を推薦し、系列を学ぶモデルが適応的な走査戦略を見つける

注目したいのは、予測そのものと並んで「予測の不確かさ」を定量化することが明記されている点です。製造中の判断に使うなら、当たっているかどうかだけでなく、どれだけ自信があるかが要ります。自信のない予測に従って走査を変えれば、直すつもりが壊すことになりかねません。不確かさを扱えるベイズ的な手法を初期実装に選んでいるのは、この用途に対応した選択と読めます。

3題材の選び方

実証に使われるのはタングステンとタンタルの合金です。極限環境での利用が見込まれる一方、内部組織を揃えて作ることが難しいとされる材料で、あえて難しい題材を選んでいます。手法の有効性を示すには、易しい材料でうまくいっても説得力が限られるためです。枠組みは複数の合金組成と部品形状にわたって評価され、実時間の最適化のために製造装置と統合されるとされています。

4HBCU-EiR という区分

区分は HBCU-EiR（HBCU Excellence in Research）で、歴史的に黒人の学生を主として受け入れてきた大学の研究能力を高めることを目的とします。本課題はプレーリー・ビューA&M大学がテキサスA&M大学と連携して研究能力を強化する形を採り、学部生・大学院生の研究参加、カリキュラム開発、講習、高校生への体験型の普及活動まで含まれます。

2026年9月2日時点で当サイトが保持するNSF助成120件の州別ではテキサス州が13件で、カリフォルニア州の24件に次いで多くなっています。金額は確認時点の交付額であり、追加交付や改定で変わることがあります。