Reverse Engineering von Jackson Pollock mit einer neuen 3D-Drucktechnik

Kann man einer Maschine beibringen, wie Jackson Pollock zu malen? Genauer gesagt: Kann der 3D-Druck die besonderen Techniken von Pollock nutzen, um komplexe Formen schnell und präzise zu drucken?

„Ich wollte wissen, ob man Jackson Pollock nachahmen und rückentwickeln kann, was er getan hat?“ sagte L. Mahadevan, Lola England de Valpine-Professor für Angewandte Mathematik an der Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) und Professor für Organismische und Evolutionsbiologie sowie für Physik an der Fakultät für Künste und Wissenschaften ( FAS).

Mahadevan und sein Team kombinierten Physik und maschinelles Lernen, um eine neue 3D-Drucktechnik zu entwickeln, mit der schnell komplexe physische Muster erstellt werden können – einschließlich der Nachbildung eines Ausschnitts eines Pollock-Gemäldes –, indem sie die gleiche natürliche Flüssigkeitsinstabilität nutzen, die Pollock in seiner Arbeit verwendet hat.

Die Forschung ist veröffentlicht In Weiche Materie.

Der 3D- und 4D-Druck hat die Fertigung revolutioniert, aber der Prozess ist immer noch äußerst langsam.

Das Problem ist, wie so oft, die Physik. Flüssige Tinten unterliegen den Regeln der Fluiddynamik. Das heißt, wenn sie aus großer Höhe fallen, werden sie instabil, falten sich und rollen sich zusammen. Sie können dies zu Hause beobachten, indem Sie ein Stück Toast mit Honig beträufeln.

Vor mehr als zwei Jahrzehnten lieferte Mahadevan eine einfache physikalische Erklärung für diesen Prozess und schlug später vor, wie Pollock diese Ideen intuitiv hätte nutzen können, um aus der Ferne zu malen.

Heutzutage platzieren die meisten 3D- und 4D-Drucktechniken die Druckdüse nur wenige Millimeter von der Oberfläche entfernt, wodurch die dynamische Instabilität des Flüssigkeitsstroms nahezu eliminiert wird.

Aber Mahadevan hat ein Motto: Nutzen Sie die Physik, anstatt sie zu meiden.

„Wir wollten eine Technik entwickeln, die die Faltungs- und Wickelinstabilitäten ausnutzt, anstatt sie zu vermeiden“, sagte Gaurav Chaudhary, ein ehemaliger Postdoktorand am SEAS und Erstautor der Arbeit.

Pollock komponierte seine berühmten Drip Paintings, indem er eine Leinwand auf den Boden legte und von oben Farbe darauf träufelte, schüttete, tropfte und spritzte. Für das ungeübte Auge mag seine Technik willkürlich erscheinen, aber Pollock behauptete immer, er habe die vollständige Kontrolle über den Farbfluss.

Als „Action Painting“ bezeichnet, zeichnete Pollock den Raum über der Leinwand und schuf so Formen in der Luft, die auf die darunter liegende Leinwand fielen.

„Wenn man sich herkömmliche 3D-Drucker anschaut, stellt man ihnen einen Pfad von Punkt A nach Punkt B vor, und die Düse trägt Tinte entlang dieses festgelegten Pfads auf“, sagte Chaudhary. „Aber Pollocks Ansatz, Farbe aus großer Höhe zu werfen, bedeutete, dass selbst wenn sich seine Hand in einer bestimmten Flugbahn bewegte, die Farbe aufgrund der durch die Schwerkraft erzeugten Beschleunigung dieser Flugbahn nicht folgte. Eine kleine Bewegung konnte zu einem großen Farbspritzer führen.“ . Mit dieser Technik können Sie größere Längen drucken, als Sie bewegen können, da Sie diese freie Beschleunigung durch die Schwerkraft erhalten.“

Die Frage war: Wie kann man es kontrollieren?

Mahadevan und Chaudhary wollten zusammen mit den Co-Autoren Stephanie Christ, einer ehemaligen Studentin in Mahadevans Soft Math Lab, und A. John Hart, Professor für Maschinenbau am MIT, lernen, wie man die Düse manipuliert, um aus der Ferne zu drucken und die Flüssigkeitsspirale zu steuern , kombinierte die Physik des Coilings mit Deep Reinforcement Learning, einem algorithmischen Ansatz zur iterativen Leistungsverbesserung. Mahadevan und sein Team nutzten Techniken, die von Petros Koumoutsakos, dem Herbert S. Winokur Jr. Professor für Informatik in Naturwissenschaften und Technik am SEAS, entwickelt wurden.

„Mit Deep Reinforcement Learning kann das Modell aus seinen Fehlern lernen und mit jedem Versuch immer genauer werden“, sagte Chaudhary.

Mit dieser Technik druckten die Forscher eine Reihe komplexer Formen, malten sie wie Pollock und dekorierten sogar einen Keks mit Schokoladensirup.

Die Forscher verwendeten für diese Forschung einfache Flüssigkeiten, der Ansatz könnte jedoch auf komplexere Flüssigkeiten wie flüssige Polymere, Pasten und verschiedene Arten von Lebensmitteln ausgeweitet werden.

„Die Nutzung physikalischer Prozesse für funktionale Ergebnisse ist sowohl ein Kennzeichen intelligenten Verhaltens als auch das Herzstück des technischen Designs. Dieses kleine Beispiel zeigt einmal mehr, dass das Verständnis der Entwicklung des ersteren uns helfen könnte, beim zweiten besser zu werden“, sagte Mahadevan .

Während die Forschung weitergeht, ist nicht abzusehen, wo Mahadevan als nächstes nach Inspiration suchen könnte.

„Wenn man in Mahas Labor ist, ist nichts vom Tisch“, sagte Chaudhary.