Díky generativnímu designu může NASA vytvářet rychlejší, levnější a lehčí evoluční struktury - a možná dokonce najít důkazy o životě na Marsu.
NASA využívá generativní design k vytváření lehčích a pevnějších součástí, které pomáhají při vesmírných misích, včetně mise Mars Sample Return Mission, která využívá rover ke sběru vzorků hornin.
- Generativní návrh využívá umělou inteligenci k rychlému nalezení optimálního návrhu na základě zadané sady technických požadavků.
- Generativní návrh je ideální pro kosmické inženýrství, protože pomáhá konstruktérům vytvářet návrhy, které jsou výrazně lehčí - což je vzhledem k finančním a vědeckým omezením vesmírných misí nezbytné.
- NASA a její konstrukční partneři využívají generativní design k vytváření nových řešení pro mise citlivé na hmotnost, jako je například EXCITE (EXoplanet Climate Infrared TElescope) a Mars Sample Return Mission.
Vesmír je plný fascinujících jevů - od prvotních černých děr a bludných planet až po supernovy a antihmotu. Pro běžného pozemšťana je však jeden z nejpoutavějších aspektů vesmíru možná jedním z nejméně tajemných: stav beztíže.
Technicky vzato, gravitace ve vesmíru stále existuje. Astronauti však její účinky nepociťují, protože se vzdáleností slábne. Čím více se člověk vzdaluje od Země, tím více je od její gravitační síly oddělen.
V případě Mezinárodní vesmírné stanice ISS - která pobavila nejednoho vesmírného nadšence záběry astronautů chytajících během salta do otevřených úst vznášející se potraviny - je pocit nulové gravitace způsoben tím, že se její obyvatelé nacházejí ve volném pádu: Vesmírná stanice, její posádka a všechny předměty v ní padají z vesmíru k Zemi stejnou rychlostí, což jim dává zdání, že se vznášejí. Obíhání planety, aniž by do ní skutečně narazila, je možné díky vysoké rychlosti, kterou se vesmírná stanice pohybuje, což jí dává zakřivenou dráhu přesně odpovídající zakřivení Země.
Když se nad tím zamyslíte, je tato posedlost stavem beztíže docela ironická. Ačkoli se zdá, že objekty ve vesmíru existují bez ohledu na pozemskou fyziku, konstruktéři vědí, že hmotnost je ve skutečnosti jedním z nejdůležitějších hledisek při konstrukci kosmické lodi.
"Hmotnost se ve světě kosmických letů rovná nákladům," říká Alex Miller, vedoucí konstruktér ve společnosti Newton | Engineering and Product Development.
Kosmické lodě a jejich součásti musí být lehké, aby se zajistily nákladově efektivní starty, efektivita využití paliva a energie a strukturální integrita, nemluvě o maximálním vybavení přístroji pro schopnosti mise.
Snížení hmotnosti však není jednoduchý úkol. Aby bylo navrhování lehkých kosmických lodí snazší a rychlejší, obrací se NASA a společnosti, jako je Newton, k jedinečnému nástroji využívajícímu umělou inteligenci (AI): generativnímu navrhování.
Využití generativního designu k vývoji toho, co je možné
Výzkumný inženýr NASA Ryan McClelland drží titanový držák konstrukce vytištěný na 3D tiskárně. Se svolením NASA/Henry Dennis.
Generativní navrhování je založeno na kombinaci fyziky a řady optimalizačních algoritmů zohledňujících výrobu s cílem vygenerovat více řešení, která splňují definici problému a požadavky zadané uživatelem. Parametry, které algoritmy přijímají, jsou podrobné technické požadavky, a produkty, které vytvářejí, jsou hotové návrhy, které výzkumný inženýr NASA Ryan McClelland nazývá "vyvinuté struktury".
"Vypadají poněkud cize a podivně, ale jakmile je uvidíte fungovat, dávají opravdu smysl," řekl McClelland o evolvovaných strukturách v rozhovoru pro NASA v roce 2023.
Evolvované struktury jsou "cizí a podivné", protože umělá inteligence nemá předem danou představu o tom, jak by něco mělo vypadat, jako to dělá lidský konstruktét. Místo toho algoritmy pouze řeší problémy, aby našly nejlepší a nejefektivnější způsob, jak splnit požadavky na konstrukci. K tomu často používají geometrie, které by pro člověka byly téměř nemožné, což vytváří organické formy, které by si většina lidí nedokázala představit.
"Na generativně navržených strukturách mě nejvíce překvapilo, jak jsou výsledné návrhy jednak neotřelé v tom smyslu, že by je většina lidí nevymyslela, jednak zřejmé v tom smyslu, že jakmile řešení vidím, dává intuitivní smysl," říká McClelland.
Iterace zlepšující kvalitu a snižující riziko
Proces generativního navrhování je jednoduchý a rychlý. Nejprve inženýři zadají technické požadavky, jako je zatížení, které bude muset hotová konstrukce nést, a síly, kterým bude v prostoru vystavena. Poté zadají požadavky do softwaru, který dokáže během několika hodin vytvořit nespočet iterací návrhu.
"Uživatel zadá do systému požadavky a umělá inteligence navrhne design, který pak otestuje pomocí analýzy konečných prvků, aby se ujistila, že funguje a ověřuje požadavky," vysvětlil McClelland v jedné z epizod podcastu NASA "Small Steps, Giant Leaps". "A pak také provede simulaci výroby, aby se ujistil, že to lze vyrobit."
Zatímco lidé mohou provést jednu iteraci návrhu každý týden, poznamenává McClelland, umělá inteligence zvládne jednu iteraci návrhu za několik minut. "Získáte tak mnohem více iteračních cyklů," říká. "A díky většímu počtu iteračních cyklů získáte pomocí tohoto procesu evolučních struktur optimálnější návrhy mnohem, mnohem rychleji."
Rychlost je hlavní výhodou. Není to však jediná výhoda - zlepšuje se také kvalita.
"Zjistili jsme, že to ve skutečnosti snižuje riziko," říká McClelland. "Zjistili jsme, že díly vygenerované algoritmem nemají takové koncentrace napětí, jaké se vyskytují u lidských návrhů. Napěťové faktory jsou téměř desetkrát nižší než u dílů vyrobených odborníkem člověkem."
A pak jsou tu náklady, což je důležitý faktor, pokud jde o konstrukce na míru, kterými je NASA známá. "Hlavním faktorem, který ovlivňuje náklady na konstrukce v NASA, je spíše jednorázové inženýrství než výroba," říká McClelland. "Na rozdíl od automobilky nebo cyklistické firmy vyvíjí NASA v každém okamžiku tisíce unikátních dílů. Je jen jeden Hubble a jeden Webb, takže tato technologie je pro nás obzvlášť cenná."
V neposlední řadě je tu kritická otázka hmotnosti: Podle McClellanda mohou vyvinuté struktury ušetřit až dvě třetiny hmotnosti ve srovnání s tradičními součástmi. "Jejich výkon je někde v řádu trojnásobku," řekl v pořadu Small Steps, Giant Leaps. "A když říkám výkon, myslím tím ve skutečnosti poměr tuhosti a hmotnosti. Takže jsou velmi tuhé a velmi lehké a zároveň jsou o dost pevnější než konstrukce navržené člověkem."
Ačkoli vědecké a obchodní výhody dobrého výkonu jsou zřejmé, může být výhodný i z hlediska personálního. "Z personálního hlediska je konstrukčních analytiků vždy nedostatek," říká McClelland. "Myslím, že to může pomoci zmírnit tlak na specialisty na statické výpočty tím, že se rychle vytvoří tuhé a pevné konstrukce, což sníží potřebu pozdějšího iterování."
Příští zastávka: Mars
Dvě mise NASA, které ztělesňují potenciál generativního navrhování pro optimální konstrukci kosmických lodí, jsou EXoplanet Climate Infrared TElescope (EXCITE) a Mars Sample Return Mission.
Tento kus hliníkové podpěry navržené umělou inteligencí bude podpírat konstrukci teleskopu EXCITE. Se svolením NASA/Henry Dennis.
První z nich, jejíž start se očekává již na podzim 2023, je balónem vynášený teleskop, který bude studovat teplé exoplanety obíhající kolem vzdálených hvězd. Je velký jako terénní auto a obsahuje nejméně dva generativně navržené prvky: titanové podpěry pro zadní část teleskopu a "optickou lavici", která bude držet optické komponenty jednoho z jeho přístrojů, ultrafialového zobrazovacího spektrometru, který bude provádět nepřetržitá pozorování planet při jejich oběhu kolem hostitelských hvězd.
"Ze současných aplikací je optická lavice pravděpodobně nejpůsobivější," uvedl McClelland v časopise o architektuře a designu Dezeen. "Je to radikální odklon od typických optických lavic a má mnohem lepší konstrukční vlastnosti. Navíc sloučila to, co by dříve tvořilo asi 10 dílů, do jediného."
Mise Mars Sample Return bude využívat řadu vozidel, která budou sbírat vzorky hornin, jež mohou obsahovat důkazy o dřívějším životě na Marsu, a nakonec je dopraví zpět na Zemi. Pro tuto misi, jejíž start je naplánován na rok 2027, Newton použil Autodesk Fusion 360 ke generativnímu návrhu kritické součásti zvané mechanismus záchytného víka.
V rámci této mise sbírá vozítko Mars Perseverance v současné době na povrchu Marsu vzorky a ukládá je do kovových trubic. Vozítko přepraví trubice do modulu pro odebírání vzorků, kde je robotické rameno dodané ESA umístí do rakety modulu. Ta se následně se vzorky uvnitř vynese na oběžnou dráhu Marsu. Tam se setká s další sondou: orbitálním modulem, jehož úkolem bude vzorky přijmout, sterilizovat a uložit do konečné sondy, která je dopraví na Zemi.
K tomu slouží mechanismus záchytného víka. Vzorky budou z rakety "vyhozeny" do systému Zachycení, zadržení a návratu na orbiteru, který je zachytí do kontejneru s víkem, který se bude muset okamžitě uzavřít, aby byly důkladně zajištěny. Díky generativnímu návrhu ve Fusion 360 je víko o 30 % lehčí ve srovnání s návrhy vytvořenými člověkem.
"Jakmile vzorky vplují dovnitř, musí se víko velmi rychle zavřít, aby vzorky neodskočily ven, a také omezit kontaminaci vzorků," říká Miller. "K tomu je zapotřebí velmi lehkých a pevných dvířek. Proto nám s konstrukcí víka pomohl generativní návrh ve Fusion 360."
Úspěch ve "věku umělé inteligence"
Příležitost je zřejmá: Díky levnějším, lehčím a výkonnějším komponentám se mohou kosmické lodě vydávat do vesmíru na delší dobu a plnit složitější a významnější mise.
Přesto generativní design není okamžitou výhrou. Existují praktické překážky, se kterými se organizace musí vypořádat.
Jednou z nejčastějších je podle McClellanda způsob vnímání, protože zainteresované strany vidí podivné návrhy, které umělá inteligence vytváří, a předpokládají, že je ve skutečnosti nelze vyrobit. Ve skutečnosti lze mnoho generativních návrhů snadno a levně vyrobit pomocí aditivní výroby, subtraktivního CNC frézování nebo hybridní výroby, která kombinuje aditivní i subtraktivní techniky.
"Lidé vidí tyto bláznivě vypadající organické struktury a myslí si, že je nikdy nelze vyrobit z našich standardních materiálů běžnými CNC obráběcími postupy," řekl McClelland v rozhovoru na Small Steps, Giant Leaps. "Ukázalo se, že CNC obrábění je ve skutečnosti mnohem dál, než si lidé myslí, a že pomocí 5osého CNC obrábění lze dnes vyrobit naprosto cokoli, co si dokážete představit."
Podle McClellanda existují i softwarová omezení, protože současné nástroje podle něj nedokážou zpracovat tepelné parametry. S vývojem technologie však očekává, že se to změní. "Tepelné a konstrukční problémy jsou v NASA často propojeny," říká. "Doufám, že v budoucnu bude generativní návrh schopen zohlednit jak strukturální, tak tepelné požadavky, například omezit tepelnou vodivost a zároveň splnit požadavky na tuhost konstrukce."
Prozatím je podle Millera jasná jedna věc: Generativní navrhování tu je a zůstane. "Skutečně věřím, že lidstvo stojí na úsvitu věku umělé inteligence a používání generativního navrhování je naprosto nezbytné pro každý inženýrský tým, aby si v budoucnu udržel konkurenceschopnost," říká Miller. "Je to klíčový nástroj v našem poslání poskytovat zákazníkům optimální řešení a zajistit úspěch."
A nejen NASA
Ale zpátky na Zemi. Přínosy generativního designu (GD) nevyužívá zdaleka jen NASA v dalekém vesmíru. Nástroje GD v Autodesk Fusion 360 a jeho schopnosti neotřelých a výkonnějších konstrukcí využívají i české a slovenské firmy. Například známý výrobce multifunkčních CNC obráběcích strojů a soustruhů se svislou osou obrábění - TOSHULIN - využil generativní návrh pro konstrukci lehčího a efektivnějšího zásobníku obráběcího stroje - viz video-reference.
A právě TOSHULIN teď představí své praktické zkušenosti s generativním navrhováním ve své prezentaci na nadcházejícím 20. ročníku konference CADfórum 2023 (17.10. Valeč) - nenechte si ji ujít a nechte se inspirovat - viz Registrace.
dle materiálů Redshift
