Plus grand potentiel pour l'intelligence artificielle dans la fabrication additive

Plus grand potentiel pour l'intelligence artificielle dans la fabrication additive

Les chercheurs chinois poursuivent leur quête de capacités d'impression 3D de pointe, ajoutant des couches complexes avec d'autres technologies dans le pli, comme détaillé dans la publication récente

Les auteurs sont assez francs

Ce point de vue est partagé par des chercheurs du monde entier qui veulent non seulement repousser les limites de la technologie comme l'impression 3D, mais aussi atteindre de manière ambitieuse les récompenses d'innovations potentielles, et apparemment infinies. De tels progrès révolutionnent des domaines tels que la médecine et l'architecture, ainsi que le renforcement de la production dans des applications telles que l'automobile et l'aérospatiale.

Les plus grands avantages de l'impression 3D se ressentent indéniablement dans la fabrication, car les utilisateurs industriels réalisent un délai de production plus rapide, un meilleur prix abordable et la possibilité de fabriquer des produits qui auraient été impossibles avec les méthodes conventionnelles. Cependant, comme l'expliquent les chercheurs, le succès repose sur l'expertise des utilisateurs lorsqu'ils s'engagent dans le développement de produits, notamment:

Conception Planification des processus Planification de la production Surveillance des processus

Accentués par d'autres technologies comme l'intelligence artificielle, les processus de fabrication peuvent être encore rationalisés avec des agents intelligents capables de rechercher des réponses, d'apprendre et d'agir. Dans cette étude, les auteurs ont cherché à identifier les lacunes et les limites qui pourraient exister dans l'utilisation de l'IA, ainsi qu'à envisager le potentiel futur d'une MA plus intelligente, définie comme:

La structure de base des agents intelligents

Séparés en trois types, les agents intelligents sont considérés comme des agents réflexes, des agents basés sur des objectifs et des agents basés sur des utilitaires. Ils peuvent être impliqués dans des processus logiciels ou matériels, responsables de l'entrée et de la sortie des commandes et des fichiers, ou ils peuvent fonctionner comme des capteurs d'images, de direction ou de son.

La structure de base des agents intelligents

«La couche entre les entrées et les sorties contient les fonctions essentielles qui posent des problèmes et génèrent des solutions. Ces fonctions peuvent être basées sur diverses informations et connaissances structurées et non structurées », ont expliqué les chercheurs.

Chaque type d'agent AI permet aux utilisateurs d'optimiser les processus; par exemple, les agents basés sur les connaissances sont capables de compiler des données pour les utilisateurs qui peuvent manquer d'expérience concernant une production spécifique, tandis que les agents basés sur les objectifs peuvent être utilisés dans l'optimisation pour des espaces de conception plus étendus. Les lacunes actuelles en matière de connaissances existent en termes de:

Manque d'intégration complète des connaissances dans les applications Besoin d'amélioration de la précision et de la généralité actuelles des modèles, d'autant plus qu'une meilleure compréhension des processus AM est respectée Bases de données standard pour la collecte de données Manque d'intégration pour une variété de modèles Application de modèles d'apprentissage

Un thème sous-jacent de cette étude est le besoin continu de connaissances de haute qualité et à haut volume dans les processus basés sur la MA.

«Les agents dotés d’algorithmes de recherche et de planification nécessitent généralement une grande puissance de calcul. De plus, certaines tâches nécessitent une réponse rapide. Un contrôle et une surveillance en temps réel basés sur l’apprentissage sont nécessaires pour les étapes de formation et d’exécution, respectivement », ont déclaré les chercheurs. «Bien que des logiciels de conception et de simulation basés sur le cloud aient été développés, les tâches en temps réel ne peuvent pas être effectuées. Par conséquent, un nouveau cadre de calcul efficace devrait être étudié pour répondre aux deux exigences. »

«En raison du développement de l’apprentissage en profondeur, l’utilisation de l’IA a augmenté dans de nombreux domaines. Les capacités uniques de l’IA ont également accru l’attention accordée à l’amélioration du développement de produits basés sur la MA », ont conclu les chercheurs.

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