清華大学の研究者が人工知能で3Dプリントを改良

清華大学の研究者が人工知能で3Dプリントを改良
出典: 3Dプリンティングビジネス情報

はじめに: 機械学習をスマート コンストラクション、材料試験、その他の関連トピックと組み合わせて、新しい製造アプローチを開発するにはどうすればよいでしょうか。
清華大学の研究者たちは、材料からワークフロー、パフォーマンス、スマート ビルディングのあらゆる要素まで、AI とその周辺のすべてを研究しています。彼らの実験は、最近公開された記事「人工知能による 3D プリントの再認識」で概説されています。この論文では、PLA の動的挙動と機械自動化、コンピューター ビジョン、人工知能の統合ワークフローを活用した新しい 3D 印刷方法を見つけるために、熱可塑性プラスチックの熱変形の動的制御に関する一連の実験を提案しました。

人工知能 (AI) は今日ますます現実のものとなりつつあり、その用途は画像、音声、選択能力をはるかに超えて拡大し続けています。建築家は AI を通じて建築手法を拡大しており、AI はデジタル建築における従来の慣行を積極的に破壊し、大きな可能性を秘めています。この研究では、研究者らは、材料/分布特性を材料の挙動にマッピングするための新しい汎用 AI 手法とアプローチを見つける可能性を探りました。

彼らの新しいシステムは、サポートなしで 2.5D または 3D の空間にワイヤーフレームを印刷できます。分子間力などの要因の影響により、BASIC ソフトウェアを使用して印刷プロセスを完全に制御することは不可能です。研究者たちは自動化システムと画像処理を検討し、印刷コードを計算するモデルと G コードを予測するモデルを作成した。

Gcode と印刷フォーム間の双方向マッピングの主なワークフローは次のとおりです。
自律機械システムの前方および後方モデル開発のためのトレーニングモデルと方法の評価

モデルのトレーニングでは、研究者は以下のことを行いました。
ディープラーニング データ拡張 フォワードモデル バックワードモデル

画像をデータに変換 最終的な目標は、動的な材料特性を中心とした新しい製造プロセスを推進することです。研究者らは、新しいモデルが形状を正確に印刷することで「肯定的な結果をもたらした」と報告しているが、望ましい曲線を印刷する G コード セットを予測できるかどうかについては懸念が残る。彼らの新しいアプローチは、科学的なワークフローへの適用範囲を拡大し、製造から最終形態までの直接的なエンドツーエンドの接続を実現します。

「…異なる材料特性を達成するために異なる知識領域とワークフローを必要とする従来の材料モデル開発アプローチと比較して、この論文で説明した方法とロジックは一般的であり、エラストマーの曲げのアクティブプロセスや熱可塑性プラスチックの溶融プロセスなど、複数の相関のない材料挙動を含むシステムのさまざまな材料パフォーマンスモデルの生成に適用すると、一般化できることが証明されています。建築家にとって、建物の設計は最終的に材料の選択と構築に依存します。長期的には、新しい建築材料と新しい建設方法が建設業界に大きな変化をもたらし、新しい建築様式につながるでしょう。この論文で紹介された方法が、そのような変化を先取りする前向きなインスピレーションを提供すると信じています」と研究者は結論付けました。

畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の構造 人工知能は、3D プリントやその他の関連技術の発展とともに絶えず進化しており、世界中の研究者が画像認識機能の向上や、3D プリントの測定装置としての使用、さらには心臓の健康の分析に取り組んでいます。

論文アドレス: http://papers.cumincad.org/data/ ... sigradi2019_034.pdf


アーキテクチャ、ソフトウェア

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