Инженеры с помощью ИИ убрали погрешности, возникающие при 3D-печати

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.

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
Кофе может снизить риск смертности, но только в одном случае
Наука
Этот ядерный двигатель поможет быстрее долететь до Марса: как он работает
Космос
Запуск Falcon 9 завершился успехом: что было на борту миссии
Космос
Прототип Boom Supersonic XB-1 приблизился к звуковому барьеру
Новости
Ученые заглянули внутрь нейтронных звезд, используя квантовую физику
Космос
Квантовые симуляторы: объяснение от ученого
Мнения
Источник в СМИ назвал возможную причину сбоя рунета
Новости
Мошенники начали выдавать себя за начальников в рабочих чатах: как это работает
Новости
Холодные атомы этого металла могут создавать новые состояния материи
Наука
Древние артефакты в Украине раскрыли тайны навигации викингов
Наука
Послушайте, как звучат вспышки на Солнце: данные собрал Solar Orbiter  
Космос
Тяжелый беспилотник на водородных топливных ячейках впервые испытали в Китае
Новости
Ученые создали катализатор, который нарушает законы физики
Наука
Физики обнаружили необычные магнитные свойства в трехслойном графене
Наука
Биоинженеры создали ДНК-робота, который может менять форму искусственной клетки
Наука
«Горы» на нейтронных звездах могут вызывать рябь в пространстве-времени
Космос
На телах древних мумий из Перу нашли сложные узоры татуировок
Наука
У черной дыры прячется белый карлик, движущийся с половиной скорости света
Космос
Стартап из России разрабатывает нанопротез для восстановления поврежденных нервов
Наука
Генетики разгадали секреты выживания устойчивой к антибиотикам бактерии
Наука