FAMU-FSUは、多様な市場ニーズを満たすためにマシン間でデータを共有することで3Dプリントの品質を向上させます。

2022年4月6日、Antarctic Bearは、FAMU-FSU工学部の研究者が機械に相互学習を教えることにより3Dプリント技術を改善していることを知りました。

△ 工業工学科の王慧准教授（左）と博士課程の魏安尊氏は、相互接続された3Dプリンターによって収集されたクラウドデータがどのように品質と印刷精度を向上させることができるかを詳述した論文を共同で発表した。画像提供：FAMU-FSU
IEEE Transactions on Automation Science and Engineering に掲載された論文で、研究者らは、他のマシンがプリンターのデータを使用して効率と品質を向上させる方法を示しています (論文のリンクは記事の最後にあります)。

3D プリンター技術の急速な発展「クラウド製造とモノのインターネット (IoT) は新興技術です」と、FAMU-FSU 工学部の准教授で共著者の Hui Wang 氏は述べています。「この技術は、複数の生産機械によって生成されたデータをタイムリーに共有し、さまざまな市場ニーズを満たすオンラインサービスとして使用できることを実証しています。」

Hubsプラットフォームによると、2021年の3Dプリンティングトレンドレポートによると、世界の製造業はCOVID-19の影響を受けたものの、世界の3Dプリンティング市場は2020年に21％成長しました。新興技術により、金属から生体材料まであらゆるものの研究開発が加速しています。この新たなビジネス競争において、プロセスを最適化することでどのように競争上の優位性を獲得するかは、人々が研究している重要なテーマの一つです。

△ 王氏と魏氏は、相互接続された3Dプリンターを使用して、転移学習が「群知能」を実現する方法であり、複数のコラボレーションによって単一のマシンの効率と品質を上回ることができることを実証しました。画像提供：FAMU-FSU
王氏と学生たちは、新しい学習アルゴリズムと印刷プロセスを制御する方法の開発に取り組んでいます。プリンターのノズルの動きがわずかに異なると、プロセスにばらつきが生じ、完成した構造に欠陥が生じる可能性があります。同社の技術は、機械間で共有されるデータを活用して印刷の欠陥を減らします。

研究者たちは、クラウドプラットフォーム上でさまざまなプリンターを接続し、機械間で正確な処理に関するデータを共有させ、準備と調整に必要な時間を短縮しました。

論文の共著者であるウェイ氏は、印刷プロセスをよりよく理解するために数学モデルも開発したと述べた。「モデルに現れる可能性のある幾何学的印刷品質とそれに伴う欠陥を予測することができます」と彼は語った。「この情報を使用して、これらのエラーを補正するために入力印刷パラメータに必要な調整を計算することができます。」

転移学習技術<br /> 従来の機械学習では大量の実験データが必要となり、収集が困難な場合があります。製造業で使用されるプリンターは、新しい印刷ジョブに迅速に適応する必要があります。転移学習技術により、さまざまな印刷プロセスで経験を共有できるようになり、プロセスが高速化されます。この研究は、相互接続された 3D プリンターからの共有データを使用することでテスト時間を短縮し、完成品を改善する実現可能性を実証しています。

「テストを減らすことで、品質管理をより迅速に改善し、多様な市場の需要を満たすために印刷プロセスを迅速に再調整できるようになります」とワン氏は語った。「これは、大規模な商業化において競争上の優位性を獲得するためのパーソナライズされた製品の大量生産に特に当てはまります。」

△プリンター間転移学習による3Dプリント動作の幾何学的変化の改善論文リンク

この調査は、国立科学財団からの2つの助成金によって部分的に支援され、総額130万ドル以上となった。 1 つは、NSF の科学技術研究インフラストラクチャ (RISE) プログラムと、高性能材料研究所の学部生向け研究体験 (REU) プログラムです。このプラットフォームの目標は、さまざまなサイズの高性能軽量複合構造を作成するための実行可能な方法を見つけることができる学習アルゴリズムを構築することです。財団からの別の助成金は、さまざまな市場ニーズを満たす柔軟な製造に関する研究を支援します。

FAMU-FSUは、多様な市場ニーズを満たすためにマシン間でデータを共有することで3Dプリントの品質を向上させます。

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