HP、NVIDIA AI で金属 3D プリントを加速

この投稿は Coco Bear によって 2024-7-27 23:40 に最後に編集されました

2024年7月27日、Antarctic Bearは、HPの3Dプリント部門がNVIDIAのオープンソース人工知能ツールModulusを使用して3Dプリントプロセスを最適化することに成功したことを知りました。 Modulus は、物理的情報に基づくニューラルネットワーク (PINN) を使用して物理法則を機械学習モデルに統合し、製造効率と精度を向上させます。

HP はこの技術を使用して、金属焼結プロセスを予測および最適化する Virtual Foundry Graphnet と呼ばれるソフトウェアツールを開発しました。このツールは、3D 印刷プロセス中に金属粉末がどのように動作するかを正確に予測することで製造プロセスの合理化に役立ち、製造業者が製造プロセスを最適化し、エラーや欠陥を減らし、部品の品質を向上させることを可能にします。

Virtual Foundry Graphnet は、グラフニューラルネットワークを使用して、大きな変形が発生する重要なステップである金属焼結プロセス中の部品の変形を予測できます。 AI モデルはこれらの動作を迅速にシミュレートし、正確な予測を提供し、プロセス全体を高速化できます。

HP Metal Jet印刷における複雑な金属焼結プロセスのシミュレーションは、歩留まりを最適化するために重要です。

金属焼結用の十分に訓練されたニューラルネットワークモデルは、最終的な変形値をわずか数秒で予測できるため、プロセス全体がより高速かつ効率的になります。 HP は、その成果をオープンに共有することで、他のメーカーの革新と改善を支援し、業界内のすべての人が高度な AI ツールを利用できるようにしています。

HP 3D プリンティングの Virtual Foundry Graphnet による革新的な進歩については、「金属焼結歪み予測のための Virtual Foundry Graphnet」と題された最近の論文で詳しく説明されています。 HP のチームによって書かれたこの論文では、金属焼結プロセス中の部品の変形を予測するためのグラフディープラーニングの設計と応用について説明しています。この研究では、従来の方法と比較してシミュレーション時間が短縮されるという点で、この高度なモデルの利点が強調されました。

△ スタンフォードドラゴンテストモデル

研究者らはグラフディープラーニングを使用してVirtual Foundry Graphnetモデルを構築しました。このモデルは、ボクセルレベルでの変形シミュレーションを大幅に加速でき、単一の焼結ステップで0.7ミクロン、完全なサイクルで0.3mmの精度を実現しました。これらの進歩は主に、AI モデルの高速かつ正確な予測によるものです。研究の著者には、HPの研究エンジニアであるRachel Chen、Chuang Gan、Jun Zeng、Zijiang Yang、NVIDIAのシニアソフトウェアエンジニアであるMohammad Nabian、機械学習エンジニアのMeta Juheon Leeが含まれています。

HP のオープンソースイノベーションへの取り組みは、NVIDIA Modulus プラットフォームへの貢献に反映されています。 HP は、Virtual Foundry Graphnet をより広範な製造コミュニティに公開することで、コラボレーションを促進し、物理ベースの情報のためのディープラーニングアプリケーションの開発を加速します。 HP Digital Twins チームは、製造デジタルツイン向けに革新的な物理学ディープラーニングモデルも開発し、Modulus プラットフォームに提供しました。このデジタルツインテクノロジーにより、プロセスエンジニアは設計パラメータとプロセス制御パラメータを予測および最適化できるため、部品の品質と製造歩留まりが向上します。

デジタル焼結は、製造プロセスによって生じる部品の変形を補正する改良された設計を生み出すことができる。

HP は、従来の製造能力を超える斬新な 3D 金属部品を作成するために産業グレードのスループットと品質を提供する金属積層製造システムである HP Metal Jet の最近の開発を含め、技術革新の長い歴史を持っています。 HP は、デジタルツインプロジェクトの一環として、Virtual Foundry Graphnet を使用して、金属粉末材料の相変化の予測を加速し、金属焼結プロセスのほぼリアルタイムで高忠実度のシミュレーションを実現しました。

Virtual Foundry Graphnet を使用する利点は非常に大きいです。生産プロセスがより高速かつ効率的になるため、製品をより迅速かつ低コストで生産できるようになります。また、製品の高品質も保証します。これは、厳しい基準を満たし、信頼性の高い製品を顧客に提供しなければならない企業にとって非常に重要です。

△ 金属焼結プロセスの過渡予測

「私たちのチームは、物理原理に基づいた物理シミュレーションエンジンを開発してきました」と、HP の 3D プリンティングソフトウェア組織の著名なテクノロジストである Jun Zeng 博士は述べています。「私たちは、実験的なセンシングと計測データを使用して、これらの物理モデルを調整します。完全にトレーニングされ最適化されると、モデルは桁違いに高速になり、ラップトップで実行できるようになります。」

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