ケンブリッジ大学は、さまざまな部品、材料、3Dプリントシステムのエラーを修正できるスマート学習AIアルゴリズムを開発しました。

この投稿は Bingdunxiong によって 2022-8-18 11:39 に最後に編集されました

2022年8月18日、アンタークティックベアは、ケンブリッジ大学のエンジニアがさまざまなエラーをリアルタイムで検出して修正できるインテリジェントなAI学習アルゴリズムを開発したことを知りました。新旧両方のデバイスで動作し、印刷機能を強化します。このアルゴリズムを使用する 3D プリンターは、新しい材料を印刷する方法を独自に学習することもできます。

△AI機械学習アルゴリズムによる3Dプリンターのノズルエラーのリアルタイム検出と修正の例画像チームは、3Dプリンティングは航空機部品、パーソナライズされた医療インプラント、さらにはキャンディーなどの複雑でカスタマイズされた部品の生産に革命を起こす可能性があり、製造サプライチェーンも変える可能性があると説明しました。しかし、製造上のミスも発生しやすく、わずかな不正確さや間違いでも修復不可能な障害につながる可能性があります。

通常、これらのエラーを防止または修正する方法は、熟練した作業者に製造プロセスを観察させることです。確かに、問題を発見し、印刷を停止し、部品を取り外し、新しい部品の設定を調整するには、この担当者はある程度の生産経験を持っている必要があります (訓練された「目」でも困難です)。

新しい材料やプリンターを使用する場合、作業者が新しい設定を習得するまで、プロセスに時間がかかります。それでも、
潜在的な問題はいつでも発生する可能性があり、特に印刷時間が長いデバイスの場合、作業者が複数のプリンターを同時に監視することは不可能です。

△同社の3Dプリント技術のインテリジェントAIアルゴリズム研究がNature Communications誌に掲載されました（クリックすると転送されます）
過去にも続いてきた問題<br /> 論文の筆頭著者であるケンブリッジ大学工学部のセバスチャン・パティンソン博士は、「3Dプリントは失敗する可能性が非常に高く、何度も失敗するため難しい。そうなると、使用した材料、時間、労力がすべて無駄になる」と述べている。

エンジニアは自動化された 3D プリント監視ソフトウェアを開発してきましたが、既存のシステムでは 1 つの部品、1 つの材料、1 つの印刷システムしか監視できないため、アプローチには限界があります。

「人々が必要としているのは、真にインテリジェントで無人である3Dプリンターだ」と、論文の筆頭著者であるダグラス・ブライオン氏は述べた。同氏は、1つの道路や1つの都市だけでしか機能しない無人自動車の例えを使った。「さまざまな環境、都市、さらには国でも動作することを学ぶ必要があります」と彼は言います。「同様に、真にインテリジェントな無人プリンターは、さまざまな部品、材料、複雑な環境で同時に動作できなければなりません。」

ブリオン氏とパティンソン氏は、自分たちが開発したアルゴリズムは人々が待ち望んでいた自動運転車になる可能性があると語る。

「つまり、たった 1 つの監視ソフトウェアを使用して、稼働中のさまざまなプリンターをすべて監視し、それらを常に監視して、必要に応じて変更を加えることができるということです。基本的に、人間にはできないことが可能になります」とパティンソン氏は語った。

△押し出し3Dプリンターから各種データセットを収集し、印刷パラメータの画像に自動で注釈を付けるワークフロー。 b 材料の堆積を監視するためにノズルの先端に焦点を合わせたカメラを備えた 8 台の熱可塑性押し出し 3D プリンター (Creality CR-20 Pro)。 c ランダムに選択されたスライスパラメータを使用してレンダリングします。 e 既存のモーションシステムを使用したベッドリムーバーとベースの設計、および操作中に撮影した写真。 f CAXTONによって収集された120万以上のサンプルの完全なデータセット
仕組み<br /> 研究者らは、192 個のビルドを印刷しながらソフトウェアが自動的にキャプチャした約 95 万枚の画像をディープラーニングコンピュータービジョンモデルに入力して、そのモデルをトレーニングする方法を実証しました。各画像には、印刷ノズルの速度や温度、印刷材料の流量などのプリンターの設定がラベル付けされています。モデルは、それらの設定が適切な値からどれだけ離れているかに関する情報も受け取り、アルゴリズムが独自にエラーの発生原因を理解できるようにします。

「ソフトウェアがトレーニングされると、アルゴリズムは画像を見て、どの設定が正しいか、どれが間違っているかを判断します。たとえば、設定が高すぎたり低すぎたりする場合は、適切な修正を適用します」とパティンソン氏は言います。「素晴らしいのは、この方法を使用する 3D プリント工場は継続的にデータを収集できるため、アルゴリズムが継続的に改善できることです。」

このアプローチを使用すれば、なじみのない物体や材料、さらには新しい印刷システムにおけるエラーを認識して修正するのに応用できると研究者らは説明している。

「ノズルで印刷する場合、ポリマー、コンクリート、ケチャップなど、どんな材料を使用していても、印刷エラーが発生する可能性があります」とブリオン氏は言います。「たとえば、ノズルの動きが速すぎると、材料がまだら状になりがちです。また、材料を押し出しすぎると、印刷された線が重なり合ってしわができてしまいます。」

同様の設定で生成されるエラーは、どの部分が印刷されるか、どの材料が使用されるかに関係なく、同様の特性を持ちます。当社の AI インテリジェント学習アルゴリズムは、継続的な学習を通じてさまざまな材料の一般的な特性に対応できるためです。

その結果、たった 1 つの材料と印刷システムでトレーニングされたアルゴリズムで、エンジニアリングポリマーからケチャップやマヨネーズまで、さまざまな材料のさまざまなプリンターシステムでエラーを検出して修正できるようになります。

△クマの友達のために、「マルチヘッドニューラルネットワークによる一般的な3D印刷エラー検出と修正」のデータセットが提示されています（ポータルを転送するにはここをクリックしてください）
このアルゴリズムは多くの関係者から支持を得ています<br /> ケンブリッジ大学の商業化部門の支援を受けて、ブリオンは商業用途向けの技術を開発する会社、マッタを設立した。

ブリオン氏：「私たちは、航空宇宙、エネルギー、自動車などの高価値産業でこれがどのような役割を果たすかに注目しています。これらの業界では、高性能で高価な部品を作成するために 3D プリントが使用されていますが、1 つの部品を完成させるのに数日から数週間かかり、コストは数千ポンドにもなります。最初に発生したエラーは、部品が完成して検査されるまで検出されない可能性があります。私たちのアプローチでは、エラーをリアルタイムで検出し、生産効率を大幅に向上させます。」

この研究は、工学物理科学研究会議（EPSRC）、王立協会、医学アカデミー、アイザック・ニュートン・トラストの支援を受けて行われた。

ケンブリッジ大学は、さまざまな部品、材料、3Dプリントシステムのエラーを修正できるスマート学習AIアルゴリズムを開発しました。

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