機械学習と3Dプリントが融合すれば、大規模な産業製造革命がすぐそこに

過去 2 年間、人工知能は間違いなく最もホットな産業であり、今日の 3D プリンティングをはるかに凌駕しています。このような人気の人工知能と 3D プリンティングが出会うと、異なる火花が散るでしょうか? 3D プリンティングが従来の製造業を覆す中、人工知能はどのような力を発揮できるのでしょうか? 9月29日、南極熊は、海外チームMX3Dが人工知能技術における機械学習を3Dプリント技術に応用したことを知った。

編集者注: アムステルダムで鋼鉄の橋を 3D プリントするのに 2 年かかりましたが、この実践により、この技術の実現可能性が世界に示されることになりました。
5年前、3Dは世界中で人気を博し、未来は3Dプリントで満ち溢れるだろうと信じる人も数え切れないほどいました。たとえば、私たちは 3D プリントされた車を運転し、3D プリントされた家に住むようになります。しかし、5年経った今でも、私たちが思い描いていた未来は実現していません。しかし、誇大宣伝が薄れても、企業は依然としてこの技術の開発を続けています。
2年前、MX3Dは、ジョリス・ラーマンが設計した鋼鉄橋全体を3Dプリントで建設する計画を発表しました。プロジェクトは順調に進んでおり、今後数年以内に完了する予定です。同社とその主要投資家であるオートデスクは、その進捗状況を私たちと独占的に共有した。技術の発展とプロジェクトの進捗は驚異的です。その過程で数え切れないほどの困難を乗り越えてきました。将来が楽しみです。
産業用途に最適な例
この橋は、造船から沖合石油掘削装置まで、さまざまな鋼鉄印刷アプリケーションの概念実証です。この目標を達成するには、より優れたソフトウェアだけでなく、自力で 3D プリントを学習できるロボットも必要になります。「私たちは、印刷できる物体の量においてブレークスルーを目前にしており、それは3D印刷の応用に飛躍的な前進をもたらすでしょう」とMX3Dのマネージングディレクター、Gijs van der Velden氏は語った。 MX3D は、Joris Laarman Lab からスピンアウトした、大規模な鋼鉄印刷の商業化に特化したスタートアップ企業です。

ラーマンが最初に橋を設計したとき、橋は氷の結晶に似た格子状の柱で支えられる予定だった。この橋は、アムステルダムの歴史的な歓楽街近くの運河に架かっています。しかし、橋が根本的に変更されたのは、1 つの単純な理由によるものでした。市は、橋の設計が運河の底に多大な圧力をかけることを発見し、新しい工学設計が必要になったのです。現在印刷されている橋は、典型的な歩行者用構造物に似ていますが、その床と形状は依然として元の奇妙な曲がりやねじれを維持しており、このデザインは 3D 印刷によってのみ実現可能です。さらに重要なのは、すべての潜在的なパートナーに 3D プリント技術の可能性を示すことです。
ただし、印刷プロセス中に遭遇する課題の 1 つは、大きな形状を印刷することです。これはハードウェアの問題であり、より高性能なマシンを使用すれば解決できると考えるかもしれませんが、実際にはソフトウェアの問題です。主役は常に既製の産業用ロボットであり、顧客は簡単に事前注文でき、約 3 週間で受け取り、MX3D のソフトウェアを使用して必要なものを何でも印刷できます。しかし、高性能部品に必要なすべての物理的特性を備えたものをこれらのロボットで溶接するのは、非常に複雑になります。
鉄は溶かされると物理的性質が変わります。繰り返し加熱すると鉄は脆くなるため、プラスチックのように層ごとに鉄構造を単純に 3D プリントすることはできません。鋼の層が追加されるにつれて、その下の鋼が繰り返し加熱されます。これらの鋼の層が最近印刷された場合、より脆くなります。この困難を克服するには、まったく異なる印刷プロファイルを採用する必要がありました。鋼はすでに冷却された領域に構築される必要があり、領域の違いにより、印刷されたパターンはランダムに見えます。鋼鉄を 3D プリントするのに使用されるロボットは、巣を張るクモのようには見えず、むしろ麻薬を吸ったクモが巣を張っているように見えます。プリンターは特定の場所で鋼が冷えるのを待つ必要がなくなったため、プリンター自体の動作効率が 2 倍になります。

しかし、その後のことはもっと複雑です。複雑な 3D ジオメトリは定義上カスタムであるため、機械が強力な溶接を作成するのに問題が発生する場所を事前に知ることは困難です。しかし、機械学習はこの問題を解決できます。 MX3D が使用する産業用ロボットには、鋼鉄を加熱するために使用される電流の量、鋼鉄の温度、溶接の正確な位置を検出するセンサーがすでに搭載されています。 MX3D は現在、次の段階に取り組んでいます。そのデータを機械学習アルゴリズムと組み合わせて、ロボットがどの溶接が問題を引き起こす可能性があるかを学習し、それらの問題をリアルタイムで修正するか、新しい動作パターンを採用して問題を完全に回避するかを選択して、各層で構造を適切に再構築できるようにします。「印刷ファイルを作成するときに、明らかな問題を修正できます」と van der Velden 氏は説明します。「しかし、実際に印刷する段階になると、マシンが問題を識別し、即座に解決策を作成します。」

ファン・デル・フェルデン氏はまた、3Dプリントされた鋼材は産業建設プロジェクトの95%には適さないことも認めた。これらのプロジェクトでは、鉄骨構造が非常にシンプルなので、3D プリント技術は必要ありません。しかし、残りの 5% のプロジェクトは巨大な市場を表しています。たとえば、沖合石油掘削装置の鋼鉄支持構造の設計は極めて複雑で困難です。各エンジニアリングチームに個別の部品を製造させる代わりに、8 台のマシンを管理するエンジニアを 2 人雇うこともできます。さらに、石油掘削装置などの大規模プロジェクトのコンポーネントを製造する際に最も時間のかかるステップの 1 つは、重量を最小限に抑えるために主要部品を削減することです。重量を 6,000kg から 5,000kg に減らすと、設置にまったく異なるタイプの吊り上げ機械を使用できるようになるため、コストを大幅に削減できます。これらの重要なコンポーネントを 3D プリントすることで、複雑な内部構造の重量を最小限に抑えることができ、追加の仕上げ作業を必要とせずに最大 50% の重量を削減できる可能性があります。貨物船のローターなどの大型で高性能な部品も、同じ理由で 3D プリントできます。外見は同じに見えても、実際には内部が最適化されたデザインは、大きな利点をもたらす可能性があります。
この橋に戻りましょう。このプロジェクトはオートデスクが後援し、MX3D がソフトウェアの開発を担当しました。そして、12社以上のパートナーがこの技術の開発に数百万ドルを投資した。この橋は外見はかっこいいですが、その本当の目的は、何十年も変わらない巨大な構造物の中で何ができるのかを私たちに示すことです。「これはあらゆるものを作る魔法の方法ではありませんが、3Dプリントに本当に適した重要な新しい部品が見つかるでしょう」とファン・デル・フェルデン氏は語った。
出典: Lieyun.com

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