В Южной Корее разрабатывают ИИ-систему, которая оптимизирует процесс литья под давлением под разные условия и дает инструкцию рабочим

Корреспондент Гу Бон Хёк

- Команда во главе с профессором Ю Сын Хва из факультета машиностроения KAIST разрабатывает технологию преобразования производства с помощью ИИ

Технология вывода процессов на основе генеративного искусственного интеллекта, которая автоматически выводит оптимальные условия процесса на основе изменений окружающей среды или требований к качеству [Изображение, сгенерированное искусственным интеллектом, предоставлено KAIST]

Большинство пластиковых изделий, которые мы используем, производятся с помощью процесса «литья под давлением», при котором расплавленный пластик впрыскивается в форму для массового производства одинаковых изделий. Однако даже небольшие изменения условий могут привести к дефектам, в результате чего до сих пор приходилось полагаться на интуицию квалифицированных работников.

Корейский институт передовых технологий (KAIST) сообщил 22 декабря, что исследовательская группа под руководством профессора Ю Сын Хва из факультета машиностроения впервые в мире разработала технологию генеративного искусственного интеллекта, которая автономно оптимизирует процесс литья под давлением, а также систему передачи знаний на основе большой языковой модели (LLM), позволяющую любому использовать экспертные знания на месте.

Первым достижением является технология вывода процессов на основе генеративного искусственного интеллекта, которая автоматически выводит оптимальные условия процесса на основе изменений окружающей среды или требований к качеству. Раньше, при изменении температуры, влажности или желаемого уровня качества, квалифицированным работникам приходилось многократно настраивать условия методом проб и ошибок.

Исследовательская группа использовала данные об окружающей среде и параметры процесса, собранные в течение нескольких месяцев на реальном заводе по литью под давлением, чтобы реализовать технологию, которая на основе диффузионной модели реконструирует условия процесса, отвечающие целевому качеству.

Кроме того, наряду с этим была построена замещающая (суррогатная) модель, которая имитирует реальное производство, позволяя прогнозировать качество без запуска процесса в действительности. В результате они достигли уровня погрешности 1,63%, что значительно меньше, чем уровень погрешности (23–44%) существующих технологий - таких как модели на основе GAN и VAE, используемые для прогнозирования процесса. В реальных экспериментах тоже были получены качественные продукты при условиях, предложенных ИИ, что доказало его потенциал для использования на местах.

Второе достижение — «IM-Chat», система передачи знаний на основе большой языковой модели (LLM), предназначенная для решения проблем ухода высококвалифицированных работников и многоязычной рабочей среды. IM-Chat — это мультиагентная система ИИ, сочетающая в себе большую языковую модель (LLM) и технологию генерации с дополненной выборкой (RAG). Она служит в качестве ИИ-помощника для производственных объектов, предоставляя подходящие решения проблем, с которыми сталкиваются начинающие или иностранные работники на производстве.

Когда работник задает вопрос на естественном языке, ИИ понимает его и, при необходимости, автоматически вызывает другой ИИ для генеративного вывода процессов. Он одновременно предоставляет расчет оптимальных условий процесса наряду с соответствующими стандартами и пояснениями.

Например, в ответ на запрос «Какое давление впрыска является подходящим при текущей влажности в цехе 43,5%?» ИИ рассчитывает оптимальные условия и предоставляет соответствующие руководства. Он поддерживает многоязычный интерфейс, что позволяет иностранным работникам получать одинаковую поддержку в принятии решений.

Исследовательская группа KAIST, проводившая исследование: аспиранты Ким Чжун Ён (слева), Ким Хи Гю и Ли Чжун Хён; магистрант Ли Ин Хё и профессор Ю Сын Хва. [Предоставлено KAIST]

Данное исследование оценивается как ключевая технология трансформации производства с помощью искусственного интеллекта (AX), которая может быть расширена за пределы литья под давлением и применена в различных отраслях, включая формование, прессование, экструзию, трехмерная печать, производство батарей и биопроизводство.

Его значение заключается в представлении парадигмы автономного производства с помощью искусственного интеллекта, сочетающей в себе генеративный ИИ и агенты LLM, используя подход «вызова инструментов», что позволяет искусственному интеллекту автономно оценивать и вызывать необходимые функции.

«Это пример решения фундаментальных производственных проблем с помощью данных путем объединения ИИ, который самостоятельно оптимизирует процессы, с LLM, которые делают знания на месте доступными для всех» - сказал профессор Ю Сын Хва, добавив: «Мы ускорим интеллектуальную и автономную трансформацию всей отрасли, распространив это на различные производственные процессы».

Результаты исследования опубликованы в апреле и декабре в международном научном журнале «Journal of Manufacturing Systems».

nbgkoo@heraldcorp.com

#южнаякорея #корея #политика #экономика #промышленность #литьеподдавлением #технология #автоматизация #искусственныйинтеллект #цифровизация #инновация #бизнес #финансы #медицина #здоровье #общество #культура #искусство #азия #большиеязыковыемодели #гаджеты #оборудования