機械学習は 3D プリントの世界をどのように変えているのでしょうか?

機械学習は 3D プリントの世界をどのように変えているのでしょうか?
はじめに: 機械学習は現在非常にホットな話題であり、ChatGPT はかなりの話題を呼んでいます。商業企業OpenAIは、人間とコンピュータの会話ができるだけでなく、論文を書くのにも使える言語モデルに基づいたチャットボットをリリースし、人工知能(AI)として一般に知られる機械学習の能力を世界に知らしめました。人工知能が強力なツールとなることは間違いありませんが、世界にどのような影響を与えるのでしょうか?これについては確信が持てません。また、AI がどのくらいの時間枠内で私たちの仕事、日常生活、経済に浸透していくのか、正確にはわかりません。 AIBuild が ChatGPT を採用したことで、3D 印刷業界が今日これらのツールを実際にどのように活用できるかがわかります。しかし、 AI は付加製造業界に何をもたらすのでしょうか?短期的にはどのような効果がありますか?現在わかっていることに基づいて、Antarctic Bear はいくつかの推論を行います。



AI 開発者の共通の目標は、「考える」ことができる機械、つまり人間や他の生物と同じかそれに近い思考プロセスを持つ機械を作成することです。実体自体は私たちとは全く異なる考えを持っているかもしれませんが、速度や能力は同じかもしれません。機械学習では、コンピュータ プログラムはルール (場合によってはユーザー入力とデータ) を使用して、将来のデータや結果を分類、フィルタリング、または予測します。このプログラムを人工ニューラルネットワーク(動物の脳のシミュレーション)と組み合わせると、人間は予想もしなかった、あるいは理解する時間がなかった学習パターンを発見できるかもしれない。


△失敗した3Dプリントがモジャモジャコンテストで優勝しました。この失敗したプリントは、Mojamoja コンテストの大優勝作品です。

●予測値を設定する<br /> デスクトップ材料押し出しシステムでは、フィラメントの最適なプロセス設定は主に経験に基づいており、場合によっては推測に基づいていることもあります。機械メーカーがパラメータを最適化する場合、多くの場合、初期設定に基づいてテスト印刷と調整を繰り返して行うため、デバッグに多くの時間がかかります。また、ユーザーは通常、複数のサンプルを作成し、外観を比較してプロセス パラメータを選択しようとします。

十分な情報があれば、このプロセスは人工知能を通じて自動化できます。十分な初期テストと結果があれば、材料会社は変更されたプロセスパラメータを入力し、多くのマシンにわたって新しいワイヤの最適な設定を取得できます。新しいシステムへのテストを拡大することで、同社は他のフィラメントサプライヤーよりも優れたセットアップと印刷結果を達成できます。 OEM は、機械、材料、品質仕様などのすべてのテスト結果を活用して多次元の比較を実行することもでき、さらにテストを行うなどして、強度を高めるための設定を最適化することもできます。

パーツ改良<br /> 充填率の違いは部品の強度に影響する可能性があります。AI を使用すると、最適な充填パターンを決定し、さらにさまざまな密度と設定を検討して、部品のさまざまな部分に最適な構成を提供できます。レイヤー接着設定、厚さ、レイヤーの高さについても同様の設定が可能で、設定を改善することで Z 強度を高めることができます。

障害緩和<br /> 機械学習を用いた自動障害検出の研究はすでに進められており、多くの研究者がこの分野で論文を発表しています。印刷プロセスのすべてのビデオを分析して、エラーの原因となった特定の高さ、形状、動き、モデルなどの一般的な障害モードを特定しました。さらにユーザー設定にアクセスすると、印刷の失敗に関する非常に大きなデータセットが生成され、それを使用して一般的な間違いを回避したり、正しい設定を見つけたりすることができます。

プロセス監視<br /> プロセス監視によりエラーを早期に検出できるため、多くの 3D プリント企業もこれを追求しています。インジケーターやサポート構造ライトを使用して、印刷がいつどのように失敗するかを予測できます。 Addiguru、Open Additive、Hexagon、Authentise などの企業がこの分野の研究を積極的に行っています。 3D 印刷プロセスは品質保証が可能で、プロセス監視を通じてシステム全体の予測性を高めることができると同時に、印刷プロセスをより深く理解することも可能になります。

設計の最適化



設計自体も最適化される可能性があります。ジェネレーティブ デザインとトポロジー最適化の多くは人工知能に依存しています。学習を通じて、アルゴリズムは正しい充填形状を見つけます。これがジェネレーティブ デザインの本質です。 GPU メーカーの Nvidia は、テキストプロンプトに基づいて 3D モデルを生成できる生成 AI テクノロジーである Magic3D を発表しました。

結論 現時点では、どの AI 企業や取り組みが将来的に成功し、商業モデルに参入するか、また、どれだけの資金と収益が得られるかはわかりませんが、AI が世界に根本的な影響を与えることは間違いありません。付加製造の分野も影響を受けるでしょう。人工知能は、製造プロセスにおける多くの複雑さと違いに対処するツールとなり、付加製造技術を容易にします。

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