韓国KIMS、金属3Dプリント欠陥を予測する説明可能AIモデルを開発

韓国材料科学研究所（KIMS）のパク・ジョンミン博士らの研究チームが、ドイツのマックスプランク研究所と共同で、金属3Dプリント部品の内部欠陥を工程設計段階で予測できるAIモデルを開発しました。この成果は材料科学分野の最高峰ジャーナル「Acta Materialia」に掲載されています。

なぜ重要なのか

金属積層造形（金属3Dプリント）は複雑な高付加価値部品を作れる次世代技術ですが、製造過程で生じる微細な内部欠陥が性能劣化や部品破損につながるため、産業応用のボトルネックとなっていました。従来の品質評価は「気孔率」のような単純な指標に頼っていましたが、実際には欠陥の形状・サイズ・位置・分布によって機械特性への影響が大きく異なります。

今回開発されたのは、**説明可能AI（Explainable AI）**モデルです。ブラックボックス型の従来AIと異なり、「なぜその条件で欠陥が増えるのか」「なぜ性能が低下するのか」を定量的に説明できる点が画期的です。鉄鋼、アルミニウム合金、チタン合金など複数の材料で学習・検証されています。

研究チームは今後、この技術をデジタルツインベースの品質管理システムへと拡張する予定です。航空宇宙や防衛分野の金属パーツを手がける方にとって、品質保証のアプローチを変えうる研究成果でしょう。