Gel Robotics with Machine Learning - Development of Autonomous 3D Printing and Scanning System

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17H01224
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Research Field: Polymer/Textile materials
• Research Institution: Yamagata University
• Principal Investigator: Furukawa Hidemitsu 山形大学, 大学院理工学研究科, 教授 (50282827)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 機械学習 / ゲル / 3Dプリンタ / 3Dスキャナ / 高分子構造・物性 / 機械材料・材料力学 / 4Dプリンティング / ソフトロボティクス

Outline of Final Research Achievements

As a result of our research, we have succeeded in establishing the elemental technology for an integrated system that can mold 3D gel, control the transparency/white color of the gel, control its hardness/softness, dimensional accuracy, and smoothness, and evaluate and apply these results to the next molding. This has established a new method for soft material (gel) research that focuses on 3D printing and digital design.

Free Research Field

ソフト&ウェットマター工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で取り組んだシステムの有効性を確かめるために4Dプリンティングやソフトロボティクスに関する基礎研究に着手した。4Dプリンティングとは、3Dプリンターで造形したものが造形後に時間変化する現象に注目する研究分野である。本基盤研究の最終仕上げとして、4Dマテリアルや4Dシステムの創成に挑戦し、システムは4Dプリンティングの研究が可能な、高いポテンシャルを持つ新システムであることが実証できた。