Инженеры с помощью ИИ убрали погрешности, возникающие при 3D-печати |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-02-12 18:20 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. Об этом пишут на сайте Университета Южной Калифорнии. 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. Источник: hightech.fm Комментарии: |
|