如何使用AI控制數(shù)字化制造？

如何使用AI控制數(shù)字化制造？盡管科學(xué)家和工程師們正在不斷地創(chuàng)造可用于3D打印的具有特殊品質(zhì)的新材料，但這可能是一項具有挑戰(zhàn)性且成本高昂的任務(wù)。

為了找到始終如一地產(chǎn)生新材料最佳打印質(zhì)量的最佳參數(shù)，專業(yè)操作人員經(jīng)常需要進行人工試錯實驗，有時創(chuàng)建數(shù)千張打印。打印速度和打印機沉積的材料量是其中的一些變量?，F(xiàn)在，麻省理工學(xué)院的研究人員利用AI來簡化這一過程。他們開發(fā)了一種ML系統(tǒng)，使用計算機視覺來監(jiān)控生產(chǎn)過程，并實時修復(fù)處理錯誤。在使用模擬訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何更改打印參數(shù)以減少錯誤后，他們將控制器放在真正的3D打印機上。這項工作避免了打印數(shù)萬或數(shù)億實際對象來教授神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程。此外，這可能使工程師更容易在其設(shè)計中加入新穎的材料，使之能夠創(chuàng)造出具有獨特的化學(xué)或電氣特性的產(chǎn)品。如果在設(shè)置或正在打印的材料發(fā)生意外變化，這也可能使技術(shù)人員更容易對打印過程進行快速調(diào)整。由于涉及大量的試驗和錯誤，為數(shù)字化制造方法選擇最佳參數(shù)可能是過程中最昂貴的步驟之一。此外，一旦技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)功能良好的組合，這些參數(shù)僅在該特定情況下是最佳的。因為其缺乏關(guān)于該物質(zhì)如何在各種環(huán)境、各種裝備上發(fā)揮作用或新批次是否具有不同特征的信息。此外，使用ML系統(tǒng)也存在困難。研究人員必須首先對打印機上發(fā)生的事情進行實時測量。為此，他們開發(fā)了一個機器視覺裝置，兩個攝像頭指向3D打印機的噴嘴。該技術(shù)在材料沉積時對其進行照明，并根據(jù)通過的光量確定材料的厚度。要訓(xùn)練基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器來理解這個制造過程，需要進行數(shù)百萬次打印，這是一個數(shù)據(jù)密集型操作。他們的控制器使用一種被稱為強化學(xué)習(xí)的方法進行訓(xùn)練，這種方法通過在模型出錯時付費來教育模型。該模型需要選擇可以在虛擬環(huán)境中生成特定對象的打印參數(shù)。當(dāng)模型在給定預(yù)測結(jié)果后，選取的參數(shù)使其打印結(jié)果與預(yù)期結(jié)果之間的方差最小即可獲得。在這種情況下，“錯誤”意味著模型要么分配了過多的材料，填充了應(yīng)該保持空白的空間；要么沒有足夠的材料，留下了需要填充的空間。然而，現(xiàn)實世界比模型還要粗糙。實際上，條件通常會因微小的波動或印刷過程噪聲而改變。研究人員利用這種方法來模擬噪聲，從而產(chǎn)生更準(zhǔn)確的結(jié)果。當(dāng)對控制器進行測試時，這比他們檢查的任何其他控制策略都更精確地打印出物體。其在打印填充材料時尤其有效，這涉及到打印物體的內(nèi)部。研究人員的控制器改變了打印路徑，使物體保持水平，而其他一些控制器放置了大量材料，使打印的物體會向上突出。即使在材料沉積之后，控制策略也可以了解其如何分散和適應(yīng)參數(shù)。研究人員打算為其他制造過程創(chuàng)建控制，現(xiàn)在他們已經(jīng)證明了這種方法在3D打印中的效率。他們還想研究如何改變策略，以適應(yīng)有多個材料層或各種材料同時生產(chǎn)的情況。此外，他們的方法假設(shè)每種材料都有恒定的粘度，但以后的版本可能會使用AI實時檢測和計算粘度。

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