Инженеры с помощью ИИ убрали погрешности, возникающие при 3D-печати. Новые алгоритмы для машинного обучения, предложенные командой исследователей инженерной школы USC Viterbi, прекрасно решают проблему с ошибкой, которая неизбежно возникает при использовании 3D-печати.
3D-печать часто рекламируют как технологию, которая станет будущим для любого вида производства. Потому что она позволяет создавать объекты напрямую из компьютерных чертежей, а это означает, что промышленность может производить индивидуальные изделия самостоятельно, без использования сторонних деталей или большего количества персонала. Но у 3D-печати высокая степень погрешности — например, часто у полученных деталей возникает искажение формы. Каждый принтер отличается, и печатный материал может сжиматься или расширяться самым неожиданным способом. Производителям часто приходится проводить многократные итерации печати, прежде чем они получат корректный объект.
Разработчики из Университета Южной Калифорнии решили эту проблему с помощью нового набора алгоритмов машинного обучения и программного инструмента PrintFixer, позволяющего повысить точность трехмерной печати на 50% и более, что делает процесс значительно более экономичным и устойчивым.
Процесс, который предложили инженеры, называется «сверточное моделирование 3-D печати». Команда во главе с Цян Хуанем, доцентом кафедры промышленной и системотехники, химического машиностроения и материаловедения, получала финансовую поддержку в размере $1,4 млн, включая недавний грант в размере $350 000. Их цель — разработать такую модель искусственного интеллекта, которая точно спрогнозирует отклонения формы для всех типов 3D-печати и сделает ее более разумной.
«До сих пор мы демонстрировали, что в печатных примерах точность может улучшиться примерно на 50% и более», — рассказывает Хуань. — «В тех случаях, когда мы производим трехмерный объект, аналогичный тому, что предлагали системе во время обучения, общее повышение точности может достигать 90%».
PrintFixer использует данные, полученные из прошлых заданий трехмерной печати, чтобы обучить свой ИИ прогнозировать, где произойдет искажение формы, и исправить ошибки печати до того, как они возникнут.
Команда обучила модель работать с одинаковой точностью в различных областях применения и материалах — от металлов для аэрокосмического производства до термопластов для коммерческого использования. Исследователи также работают со стоматологической клиникой в Австралии над трехмерной печатью моделей зубов.