AppleのエンジニアはAIを活用して「産業用3Dプリント」を強化し、印刷された製品と設計図のギャップを大幅に削減

出典: 志東西

最近、AppleのソフトウェアエンジニアであるZhu Zeliang Liu氏とイリノイ大学の土木環境工学教授Jinhui Yan氏は、機械学習を使用して積層造形プロセスを予測しようとしています。付加製造技術は 3D 印刷技術に似ていますが、両者の間には依然として違いがあります。 GEアディティブによると、3Dプリンティングは一般的にインクジェット方式を採用しており、一般消費者のパーソナライズされたニーズに適しています。積層造形プロセスは、3D プリントよりもはるかに工業化されています。特定のケースでは、CNC 加工、射出成形、インベストメント鋳造の代替として使用でき、工業製造におけるコストをさらに節約し、メーカーのニーズをより適切に満たすことができます。

しかし、AM プロセスを事前に予測することは困難です。

1. 積層造形中の材料変化の影響を予測するのは容易ではない<br /> 「付加製造プロセスを予測する際には、気体、液体、固体、そしてそれらの間の変化など、複数の変数を考慮する必要がある」とイリノイ大学の博士課程の学生、Qiming Zhu氏は述べた。同時に、積層造形プロセスはさまざまな空間的・時間的スケール（印刷物のサイズや所要時間）の影響を受けるため、小規模なテストでは積層造形の完成品との間に大きなギャップが生じる可能性があることも強調した。

Zhu Zeliang Liu 氏と Jinhui Yan 氏は、機械学習を利用してこれらの問題を解決しようとチームを結成しました。彼らは、ディープラーニングとニューラルネットワークを使用して、付加製造プロセスの各ステップを予測しようとしました。

2. チームは物理情報ニューラルネットワークを使用して予測モデルを構築しようとしました。<br /> 現在主流のニューラルネットワークモデルでは、シミュレーショントレーニングに大量のデータが必要です。しかし、積層造形の分野では、高忠実度のデータを取得することは困難な作業です。データの必要性を減らすために、研究チームは「物理学に基づくニューラルネットワーク」、つまりPINNの研究を試みたとZhu Zeliang Liu氏は述べた。

「保存則を取り入れて偏微分方程式で表現することで、トレーニングに必要なデータの量を減らし、現在のモデルの機能を向上させることができます」と彼は語った。

3. このモデルの予測結果は90%以上の精度です。<br /> チームは、固体と液体の金属が相互作用する 1D 凝固実験と、2018 NIST 付加製造ベンチマークテストシリーズのレーザービーム溶融テストという 2 つのベンチマーク実験のダイナミクスをシミュレートしました。

1D 凝固の場合、実験データをニューラルネットワークモデルに入力しました。レーザービーム溶融試験では、実験データとコンピューターシミュレーションの結果が使用されました。

チームのニューラルネットワークモデルは、両方の実験のダイナミクスを再現することができました。 NIST チャレンジの場合、実験における温度と溶融プールの長さを実際の結果の 10% 以内で予測しました。この結果は、モデルが積層造形プロセスを予測する能力を持っていることを示しています。

結論：付加製造プロセスを予測する技術は、工業製造の分野で幅広い可能性を秘めています。 2021年1月、研究チームはその研究結果をComputational Mechanics誌に発表した。「ニューラルネットワークが金属積層造形プロセスモデリングに適用されたのは今回が初めてであり、物理学に基づく機械学習が積層造形分野で大きな可能性を秘めていることを示しています」とZhu Zeliang Liu氏は述べています。

付加製造により、製造、自動車工学、さらには宇宙空間において、部品や製品をオンデマンドで生産できるようになり、材料の無駄を減らすことができます。 Zhu Zeliang Liu 氏は、将来、エンジニアがニューラルネットワークを迅速な予測ツールとして使用し、積層造形プロセスを予測する際にパラメータ設定の提案を行うようになると考えています。

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