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title: "Forscher der ASU verbessern den 3D-Druck von Edelstahl 316L mit KI"
url: https://www.voxelmatters.com/de/forscher-der-asu-verbessern-den-3d-druck-von-edelstahl-316l-mit-ki/
date: 2025-06-14
modified: 2025-06-14
lang: de
author: "Edward Wakefield"
description: "Laut der Arizona State University (ASU) nutzen Forscher künstliche Intelligenz, um den 3D-Metalldruck erheblich zu verbessern, sodass er schneller, genauer und weniger verschwenderisch wird. Die Professoren Aviral Shrivastava und Ashif..."
categories:
  - "Additive Fertigung von Metallen"
  - "AM-Forschung"
  - "Künstliche Intelligenz"
tags:
  - "future"
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# Forscher der ASU verbessern den 3D-Druck von Edelstahl 316L mit KI

[Laut der Arizona State University (ASU)](https://news.asu.edu/20250611-science-and-technology-using-ai-smarter-metal-3d-printing-missioncritical-items-propellers) nutzen Forscher künstliche Intelligenz, um den 3D-Metalldruck erheblich zu verbessern, sodass er schneller, genauer und weniger verschwenderisch wird. Die Professoren Aviral Shrivastava und Ashif Iquebal leiten das Projekt „CompAM: Enabling Computational Additive Manufacturing”, das [von der NSF finanziert](https://www.voxelmatters.com/nsf-awards-445k-to-research-on-3d-printing-material-fatigue/) wird.

Die Herausforderung für das Team bestand darin, einen fünfachsigen Schiffsschraubenpropeller aus [316L-Edelstahl](https://www.voxelmatters.com/unifuse-316l-stainless-steel-power-released-by-uniformity-labs/) – ein Teil mit hohen Anforderungen an Geometrie und Leistung – im 3D-Druck herzustellen und dabei die Mikrostruktur des Metalls präzise zu kontrollieren. Ihr Ziel war es, Korngrößen unter einem Mikrometer zu erreichen – kleiner als ein Spinnenseidenfaden –, was die Materialeigenschaften erheblich verbessert.

„Beim Metalldruck hängt die Qualität des Metalls tatsächlich von der Abkühlungskurve ab”, sagte Shrivastava. Herkömmliche Methoden erfordern entweder monatelange Simulationen auf Supercomputern oder teure Versuche und Irrtümer. Das Team will dies drastisch reduzieren, indem es ein physikalisch fundiertes, KI-gestütztes System entwickelt, das in Echtzeit während des Druckvorgangs lernt, wie sich Metall formt. Anstelle von Brute-Force-Simulationen identifiziert ihr Modell intelligent nur kritische Bereiche und konzentriert sich ausschließlich auf diese – Teile, die stabil bleiben, werden übersprungen. Dies verkürzt nicht nur die Simulationszeit erheblich, sondern erhöht auch die Genauigkeit.

„Physik ist lediglich eine Reihe von Regeln, die in der realen Welt befolgt werden“, sagte Shrivastava. Durch die Kombination dieser Regeln mit datengesteuertem Lernen passt sich die KI an, ohne auf riesige Datensätze angewiesen zu sein.

„Der wahre Wert dieser Arbeit liegt in ihrer Fähigkeit, eine Brücke zwischen Forschung und industriellen Anforderungen zu schlagen“, sagte Iquebal. In [Branchen wie der Luft- und Raumfahrt](https://www.voxelmatters.com/formnext-aviation-aerospace-voxelmatters-to-present-market-data-and-moderate-key-session/) oder der Verteidigung, in denen die Leistungsfähigkeit von Materialien nicht verhandelbar ist, ist die Fähigkeit, Materialeigenschaften im Voraus vorherzusagen und zu optimieren, ein entscheidender Faktor.

Mithilfe des hochmodernen 3D-Druckers der ASU, der mit Lasern und einem sechsachsigen Roboterarm ausgestattet ist, wird das Team die vorhergesagten und tatsächlichen Mikrostrukturen in einem [gedruckten Propeller](https://www.voxelmatters.com/kawasaki-heavy-industries-installs-waam-3d-printed-propeller-blade/) vergleichen. Die Ergebnisse werden mit traditionellen Methoden verglichen, und die entwickelten Tools werden als Open Source zur Verfügung gestellt.

Diese Bemühungen beschleunigen nicht nur die fortschrittliche Fertigung, sondern integrieren KI auch direkt in die Ingenieursausbildung und industrielle Anwendungen – und verwandeln Theorie in greifbare, metallische Realität.