付加製造サミットは人工知能と製造の統合に焦点を当てる

2024年10月17日、南極熊は、第2回グローバル積層造形サミット（国家積層造形イノベーションクラスターNAMIC主催）が本日も継続され、人工知能、デザイン、積層造形設計（DfAM）などの分野に焦点が当てられたことを知りました。多くの参加者が機械学習技術をより広く応用する方法を積極的に模索しました。コンピューティング能力、ソフトウェア、コードの組み合わせにより、製造業の発展が大幅に加速されると広く信じられています。

現在、CNC 加工やその他のプロセスは依然としてシミュレーション技術に大きく依存しています。工場は通常、独立した機械の列で構成されており、トレーサビリティは多くの業界では一般的ですが、製造業では比較的まれです。コンピューティング能力の向上とコンピュータの普及により、製造技術とコンピューティング技術の統合は今後も深まっていくでしょう。より高度なセンサー、プロセス監視、デジタルツイン、そして特に人工知能は、それ自体が強力なテクノロジーです。これらの技術を組み合わせることで、製造業の様相は完全に変わるかもしれません。

● サミットの開会式では、ジョリス・ピールズ氏が人工知能の誇大宣伝と現実について短いスピーチを行いました。ジョリス・ピールズ氏は、AI を、数多くの潜在的な用途を持つ別の技術、レーザーと比較しています。人々はレーザー手術やコンパクトディスクの出現を予見できたでしょうか?人々はレーザー切断の影響を過大評価し、マイクロチップ革命を推進したリソグラフィーやその他のプロセスによってもたらされた機会を見逃したのかもしれません。

● Fehrmann Tech Group の Mahendran Reddy 氏が当社を紹介しました。アルミニウム製造会社は、脱炭素社会に最適化され、3Dプリントと従来製造の両方の軽量部品に適した、AlMigtyと呼ばれるアルミニウム合金の派生品を開発した。同社はまた、数万件のエンジニアリング文書や研究論文を処理し、そのデータに簡単にアクセスできるようにする大規模言語モデルに基づく製品であるmatGPTも発売した。彼らは、このツールによって適切なデータ、特性、プロセス情報の検索が簡素化され、合金開発が加速されることを期待しています。

● Aibuild（ニコンも参加し、シリーズAで850万ドルを調達）のダガン・カム氏は、3Dプリント企業の株価低迷とテクノロジー企業の株価高騰を比較したグラフを示した。彼は、この失望は、適切な部品を作るのがいかに難しいかを人々が過小評価していることから生じていると考えている。彼はこの課題を解決するには超人的な知性が必要だと信じている。彼はまた、ユーザーが普通の文章を入力するとソフトウェアがそれをコマンドとして解釈するという、同社のソフトウェアの自然言語インターフェースについても説明した。たとえば、ユーザーはソフトウェアにファイルの検索やスライスを依頼できます。 Daghan 氏の目標は、ソフトウェアをアプリケーションエンジニアとの会話のように動作させることです。

● Hyperganic の CTO である Michael Robinson が、CAD ソフトウェアで 3D プリントされた部品の幾何学的表現を実演します。彼は、現在の部品表現の忠実度の欠如を実証し、AI 主導の未来について議論しました。

● 1000 Kelvin の CEO、Omar Fergani 氏は、物理ベースの人工知能を使用してシミュレーションを高速化する方法について講演しました。このスタートアップの AMAIZE プラットフォームは、複雑な部品のレーザー粉末ベッド溶融結合 (LPBF) プロセスにおける製造上の問題を迅速に解決するのに役立ちます。オマール氏は、有限要素解析 (FEA) を使用してシミュレーションすると通常は 4 万年かかる部品を、1,000 ケルビンのソフトウェアではわずか 2 時間で解決できるという例を挙げました。従来の有限要素解析と計算流体力学ツールの違い、およびそれらが生成する異なる結果に対する関心が高まっています。物理 AI は有限要素解析の未来か?それとも、伝統的な方法が引き続き主流となるのでしょうか? Omar 氏は、部品を 100 倍速く分析する必要があるユーザーに焦点を当てており、将来的には 1000 Kelvin がビルド準備とプロセスシミュレーションを強化または置き換えることになるだろうと述べています。

サミットでは、付加製造における人工知能の応用に関するパネルディスカッションも開催されました。パネリスト全員が、AIを効果的に適用できる分野について慎重かつ具体的なプレゼンテーションを行いました。一方、AI と AM の現在の交差点は、物理ベースのシミュレーション、インターフェースや研究のための大規模言語モデル、時系列データの解釈、欠陥の追跡と識別、設定の最適化にあるようです。

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