人工知能と3Dプリントを組み合わせることで無限の可能性が生まれる

この投稿は Coco Bear によって 2023-2-21 22:51 に最後に編集されました。

はじめに: 付加製造は成長を続けており、自動車産業、航空宇宙産業、持続可能な建設など、多くの主要分野の基盤となっています。ほとんどの産業分野では、収益を増やして労働時間を短縮するために AI の使用を選択しており、積層製造業界も例外ではありません。 3D プリンティングにおける人工知能 (AI) の応用は、常に世界中の研究者の注目の的となっています。

3D プリンティングにおける人工知能の産業応用 AIと3Dプリンティングを組み合わせることで、大手製造企業の業務管理方法に大きな変化が起こると予想されます。製品開発から調剤まで、AI テクノロジーはサプライチェーン全体を進化させることができます。印刷プロセスを自動化すると、人為的エラーの可能性も減り、生産効率が大幅に向上します。 3D プリントにおける AI の可能性は、製造業や建設業に限定されません。健康、デザイン、建築、航空宇宙などの他の業界も、AI と 3D プリントの組み合わせから恩恵を受けることができます。

3D プリントに機械学習を使用する主な利点 付加製造の分野は急速に拡大しており、新しい材料、技術、ソリューションが常に登場しています。仕事に最適な材料を決定することから、人的エラーを排除して製品の製造品質を向上させることまで、機械学習 (ML) は独自の強みを発揮します。

3D プリントされたオブジェクトを実際のアプリケーションで使用する前に、穴やその他の欠陥をなくすために修復する必要があり、多くの場合、多くの人的資源と材料資源が必要になります。しかし、これらの困難は ML によって自動的に識別され、解決されるようになったため、製品全体を再印刷したり、各コンポーネントを手動で修復するのに何時間も費やす必要がなくなり、時間とコストを節約できます。経験に基づいて小さな変更を加えることで、機械学習を使用してデザインを最適化し、高品質の出力を最大化できます。予測メンテナンスでは、ML アルゴリズムを使用して、部品が完全に故障する前に交換または修理が必要になる時期を予測できるため、組織は交換部品を待つ間に高額な修理やダウンタイムによって生じる損失を計画して回避できます。企業は機械学習を利用して消費者データを活用し、顧客のニーズを満たす製品を作成できます。つまり、AI と ML を 3D プリントと組み合わせて使用すると、いくつかの利点が得られます。

AIリモート障害検出

3D プリントプロセス中に障害を検出する必要があります。ジャーナル「Processes」では、印刷プロセス中に熱溶解フィラメント製造 (FFF) 3D 印刷アイテムの品質を評価するための新しい AI ベースのコンピュータービジョンメソッドを紹介しています。

プロセス中にキャプチャされたビデオを分析することで、印刷プロセス全体を通じて 3D 印刷の問題を発見するためのニューラルネットワークが構築されました。印刷プロセス中に、3D プリントされたオブジェクトに糸引きなどの欠陥が発生する可能性があります。これらの欠陥は通常、印刷パラメータの 1 つまたはオブジェクトの形状に関連しています。この場合、AI フレームワーク (ディープ畳み込みニューラルネットワーク) が開発され、リアルタイム環境で実装され、ライブカメラストリームで検出プロセスと予測を実行します。

オリジナルリンク: https://doi.org/10.3390/pr8111464

● AI を活用した 3D プリントが矯正歯科の未来をどう形作るか 他の業界と同様に、革新的なデジタル技術はヘルスケア業界と矯正歯科の実践に変革をもたらしました。人工知能 (AI) と 3D プリント技術における最近の進歩は、歯列矯正の診断と治療計画の強化、アルゴリズムの構築、パーソナライズされた歯列矯正製品の製造にとって非常に重要です。

人工知能は、歯顔面異常の診断や整形外科手術の計画において大きな可能性を秘めています。畳み込みニューラルネットワークアプローチにより、ほとんどの患者において顎矯正手術によって外観と審美性が大幅に改善されることが示されました。 AI技術により、顎変形症手術、3Dモデルを使用した治療計画（外科用装具の3D製造）、治療フォローアップ、画像オーバーレイにおける臨床精度が向上します。

● AIによる印刷適性検査

理論的には、3D 印刷プロセスではあらゆる 3D オブジェクトを作成できます。しかし、従来の製造プロセスと比較すると、3D プリントの開発と利用は、そのトポロジー特性と特殊な材料要件のために、依然として制限されています。 Journal of Basis Applied Science and Management System の最近の記事では、オブジェクトが 3D 印刷または他の製造方法に適しているかどうかを判断する Printability Checker (PC) プログラムが紹介されています。

これは、機能抽出器 (FE)、プリンタマネージャ (PM)、検証エンジン (VE) で構成されています。 PC は標準複雑度値の結果に基づいて判定されます。計算の複雑さは、テストの実行時間など、いくつかのメトリックの選択によって異なります。具体的には、有限要素の目的は、特定の 3D オブジェクトの科学的にテスト可能な特徴を取得することです。 PM は、適用可能な制限を使用してプリンターを管理し、プリンタープロファイルを VE に送信する責任を負います。同時に、VE は FE と PM の特性と制限を一致させ、最終的な複雑さの結果に基づいて 3D オブジェクトの印刷可能性を検証できます。

●人工知能は航空宇宙部品の 3D 金属プリントにどのような影響を与えますか?

Journal of Physics: Conference Series には、3D 金属印刷における人工知能の統合が潜在的な開発として認識され、航空宇宙における技術進歩の基盤となることを説明する記事が掲載されています。 3D プリンティングと人工知能を組み合わせることで、航空宇宙メーカーは、より正確で精密な航空部品を低コストで、無駄を少なくし、設計の自由度を高めて製造できるようになります。センサーとカメラは、3D プリンターの内部、通常は粉末原料とレーザービームが合体して固体層を形成するノズルの近くに設置され、プロセスの制御と監視を行います。その後、データは専門のソフトウェアに送信され、さまざまな現象をリアルタイムで評価および解釈し、問題を認識し、人工知能の力を使って問題を解決します。

オリジナルリンク: 10.1088/1742-6596/1892/1/012015

● MIT: 人工知能に基づく新素材の3Dプリント

MIT の研究者たちは、3D プリントのプロセスをリアルタイムで分析、変更して欠陥を修正する機械学習アルゴリズムを開発した。科学者や技術者は、3D プリントに使用できる独自の特性を持つ新しい材料を絶えず発明しています。しかし、これらの物質の製造方法を理解することは困難で費用のかかる課題となる可能性があります。 MITの研究者たちは人工知能を利用して、この技術を簡素化した。コンピュータービジョンを使用して生産プロセスを監視し、材料処理の障害をリアルタイムで修正する機械学習システムを開発します。研究者たちはシミュレーションを使用して、印刷設定を変更してエラーを減らす方法をニューラルネットワークに教え、そのコントローラーを実際の 3D プリンターに適用しました。このテクノロジーにより、これまでのどの 3D 印刷コントローラーよりも高精度の印刷が可能になります。

3D プリントにおける人工知能の応用の課題 ML 手法を使用すると、データ駆動型の数値シミュレーションは物理ベースの数値シミュレーションよりも計算効率が高いことが示されます。インサイチュー分析と閉ループ制御は、計算作業に大きく依存します。高速カメラを使用してプールを検査する場合、データセットが大きくなるため、より多くの処理リソースが必要になります。ビッグデータ収集を使用するこのようなアプリケーションでは、機械学習アルゴリズムの改善が必要です。計算コストは、積層造形における AI の実装において大きな障壁となります。

データ交換は、ML アルゴリズムが機能するために必要な大規模データベースの開発に不可欠です。より多くの研究グループが新しい材料やプロセスの作成に注力するにつれて、データ収集と前処理の標準によってデータ共有が保証され、AM コミュニティ内でのコラボレーションが促進されます。多くの ML フレームワークは互いに互換性がありません。研究コミュニティ全体に ML モデルを普及させるには、一貫したフレームワークを確立することが重要です。基準の欠如は、対処するために直ちに行動を起こす必要がある大きな問題です。

機械学習 (ML) アルゴリズムの性能は、入力データの品質によって決まります。溶融プロセスを伴う 3D 印刷手順で使用されるセンシングデバイスには、溶融プールから情報を収集するための高速リフレッシュレートと優れた解像度が必要です。使用されるセンサーは多種多様ですが、それぞれの現場監視方法には、実際の生産ラインへの適用を妨げる制限があります。

市場分析
Fortune Business Insights は、世界の 3D プリント市場と AI 自動化 3D プリント業界の包括的な分析を提供します。 2021年、世界の3Dプリント市場は151億ドルに達すると推定されています。 2022年から2029年にかけて年平均成長率24.3%で成長し、2022年の183.3億米ドルから2029年には839億米ドルに達すると予想されています。

自動化された 3D プリンティング市場は 2021 年に 7 億 669 万米ドルと評価され、2022 年から 2027 年にかけて 41.76% の CAGR で成長し、2027 年には 58 億 7,856 万米ドルに達すると予想されています。 Research and Marketsが発表した最新のレポートによると、製造業における人工知能の市場規模は2022年から2027年にかけて年平均成長率47.9%で、2027年には163億米ドルに達すると予想されています。

今後の展望 人工知能は積層造形業界に利点をもたらしており、今後の研究では以下の点に重点を置く必要があります。
● AI ベースの印刷可能性テスト、スライス、ルート計画を組み合わせて、並列スライスを高速化し、3D 印刷パスを最適化します。

●サービス指向アーキテクチャ (SOA) を使用して、クラウドベースの設計および生産システムを通じて 3D プリントの適応性、統合、およびパーソナライズを向上させます。

●指数関数的技術、並列化、スライスアルゴリズムの進歩を通じて、ML ベースの計算によるプレファブリケーション (プロセス計画) を改善し、急速な世界規模の工業化への道をさらに開きます。

つまり、AI と 3D プリンティングの融合は成功の秘訣となり、世界中の組織がこの特定の分野に投資しています。

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