「未来」はあなたが思っているよりも近いかもしれません：Nexa3Dは人工知能が積層造形をどのように変えるかについて語ります

はじめに: 人工知能 (AI) は非常に革新的な技術です。近年、さまざまな製造技術が成熟するにつれて、製造業に AI を導入しようとする動きが出始めています。積層造形はその好例です。では、AI の登場は積層造形にどのような変化をもたらすのでしょうか?理想は現実に「反映」できるでしょうか?
2024 年 2 月 22 日、Antarctic Bear は、ニューヨーク市で開催された Additive Manufacturing Strategy (AMS) カンファレンス (2024 年 2 月 6 ～ 8 日) で、Nexa3D の CEO である Avi Reichental 氏が「人工知能が Additive Manufacturing をどのように変えるか」と題する講演を行ったことを知りました。ライヘンタール氏は、2030年までに、AIを完全に採用してその恩恵を受ける企業と、廃業する企業の2種類の付加製造企業が存在すると予測している。さらに、ライヘンタール氏は、この考え方は他の業界にも区別なく適用できると考えています。

ライヒェンタール氏は大胆な予測を公にすることを躊躇したことはない。しかし、この特定の予測は彼が初めて行ったものではない。人工知能の概念は、1956 年にダートマス大学で開催された会議（ダートマス夏季人工知能研究プロジェクトとしても知られる）で考案され、研究分野としての人工知能の起源を示すイベントと見なされています。「AI は私の時代です」とライヘンタール氏は語ります。「当初は単なる概念でした。10 年前にワークショップでカードを使って AI の演習を行ったことを覚えています。これは概念がどのように機能するかを示す非常にシンプルな例でしたが、ユビキタスな接続性とクラウドの無制限のコンピューティングパワーはありませんでした。現在、積層製造会社として社内で議論する際には、概念を再考し、積層製造ではなくデジタル製造と呼ぶ必要があります。」

付加製造と同様に、AI はまったく新しい技術のように思われますが、実際はそうではありません。 AMS 最終日の終わりに行われたパネルディスカッションでの聴衆からの質問に答えて、あるパネリストはライヘンタールの AI に関する講演に言及し、彼の見解ではその影響は「遠い将来」まで現れないだろうと述べた。しかし、たとえそうであったとしても、将来的に影響力を発揮する可能性のある企業は、目的地までの旅程をかなり早めに計画し始めなければなりません。
象徴的なことに、Nexa3DはFormnext 2023の開始と同時に、Essentiumの買収を発表し、XiP Pro向けの自動化ワークフローソフトウェアプラットフォームであるNexa AIをリリースしました。どちらのニュースも、Nexa にとって新しい時代の始まりを告げるものです。現在の段階 - この段階は、企業がその中核となる強みを最も効果的に活用できる新しい機能を導入することで定義されるようです。

Nexa3D は、 AI を使用してワークフロー管理を自動化するだけでなく、材料科学における Essentium の深い専門知識を活用して、そのテクノロジーで製品開発のスピードを向上させています。テイペル氏は、AI が材料設計でどのような役割を果たすことができるかについてのビジョンを次のように説明しました。「エッセンティアムは昨年、2 つの材料配合をリリースしました。この 2 つを市場に投入した私たちのチームを特に誇りに思っています。1 つは Duratem と呼ばれる材料で、基本的にはポリエーテルイミドである ULTEM の化学的性質を取り入れ、シロキサン処理を使用して化学的性質を修正しました。基本的に、ポリマーチェーンの硬い部分を柔軟な部分で分解して、延性とある程度の弾性を備えた航空宇宙グレードの材料である ULTEM を作成しました。この材料は、耐火部品の炎、煙、毒性要件に対する耐性を備えています。ただし、この材料の開発には約 18 か月かかりました。この段階に到達するまでに、多数のカスタム配合と、化学および材料科学の徹底的な研究開発をすべて経ました。AI を使用することで、この段階にはるかに早く到達できます。その後、すぐに材料の実装に注力して、航空機部品の製造にかかる時間とコストを節約できます。」
テイペル氏は、2023 年にリリースされる別の素材「Altitude」についても同様のシナリオを説明しています。「Altitude はポリカーボネートなので、ヘルメットや安全メガネに使用されているのと同じ素材ですが、紫外線安定剤、熱安定剤、抗菌性など、これらの成分をすべてこの素材に配合することで、非常に低温でもドローンなどの用途でも使用できるようにしています。目標は、低コストで使いやすい素材を作ることです。しかし、ここでも AI を使用することで、これらのさまざまな特性の比率を最適化するプロセスを大幅に加速できます。」
Reichental 氏と Teipel 氏が Nexa3D ワークフローに AI を組み込むことを構想している方法は未来的かもしれませんが、決して空想的なものではありません。 OEM（オリジナル機器製造会社）のInkbitは、以前から現場での3Dプリント品質監視にAIを使用しており、MITの研究者らは最近、Teipel氏が述べた方法と非常によく似た方法で材料識別にAIを使用する研究を発表しました。
△閉ループフィードバック制御により、部品が常に元の CAD 設計に正確に適合することが保証されます。出典: Inkbit △出典: Science Advances
しかし、これらの幹部は、特異な点を超えて、出現しつつある機会の本質を戦略的に把握していることを示しており、ライヘンタールはAIの可能性をマイクロソフトと同等と位置付けています。「この業界で20年間働いてきましたが、OEMとして構築したものと、お客様がうまく導入して実装できるものとの間には、導入が遅れたり、摩擦が生じたり、障壁になったりしていました。それは、前処理段階における専門家による労働集約的な作業に関係していました。学習曲線は非常に急でした。時間の経過とともに、3Dの導入を望む企業が何百社もあることはわかっていました。「私たちは何十年も3Dプリントを行ってきましたが、生産者は何をプリントしているのか知りませんでした。ですから、プリンターが突然この機能を持つようになれば、つまり学習できれば、生産量は増えます。プリントされる部品に対する労働集約度の比率は下がります。学習曲線は短くなります。これらすべてが具体的な価値をもたらします。私たちは何年もの間、アクセスを民主化したいと話してきましたが、導入に対する最大の障壁を取り除くために実際に多くのことをしてきませんでした。AIはそれを可能にします。だからこそ、私たちはAIを初期の成長の原動力と見なしているのです。」
この特定の利害関係の定義方法は、AI を極めて真剣に受け止めている 2 人の幹部によってメッセージが伝えられたため、特に印象的でした。複雑な合併プロセスを成功させた経験は、長期的に考え、即座に学習し、課題を恐れないという姿勢で、AI を業務に継続的に取り入れていくための関連データとなる可能性があります。
AI と積層造形の組み合わせを最適化するにはまだ長い道のりがあるかもしれませんが、だからといって立ち止まっていてはその目標を達成できるわけではありません。ここで編集者は、春節の最近のヒット映画「第二十条」のセリフを思い出します。「正しいことにはすべて代償があるが、代償があるからといってそれをしないわけにはいかない。」すべての実践者を励ますためにここに載せました!

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