新しいAIアルゴリズムが高解像度のカラー3Dプリントを実現

出典：中関村オンライン

カレル大学のコンピュータグラフィックスグループ (CGG) の研究者たちは、高忠実度のカラー 3D プリントの可能性を解き放つ可能性のある機械学習 (ML) ベースの技術を開発しました。

チームは、印刷プロセスを継続的にシミュレートすることで、色のにじみを制限し、部品の精度を向上させるための最適なパラメータを反復的に見つけるアルゴリズムのトレーニングに成功しました。この手順は非常に効率的で、必要な GPU は 1 つだけなので、同様の AI アプローチよりも 300 倍高速になり、印刷準備時間が数十時間からわずか数分に短縮されます。

カラー3Dプリントの速度限界

現在、多くのマテリアルジェッティング (MJ) 3D プリンターは複雑な色の変化を持つ部品を製造できるため、非常に詳細な人工物や手術モデルを再現するためによく使用されています。これを実現するために、従来の MJ システムでは、UV 光を使用して、さまざまな半透明のベースカラー樹脂の混合物を正確に硬化させます。これは、かなり幅広いカラーパレットを提供する減法混合プロセスです。

しかし、柔軟性があるにもかかわらず、カラー 3D プリントでは望ましくない光学散乱が発生し、結果として得られる部品の鮮明度と精度に影響する可能性があります。この色のにじみは立体的であるため、発生すると薄肉物体内の反対側の色にも影響を与える可能性があり、大規模かつ正確な生産に大きな障害となります。

2017 年に研究者らは、シミュレーションを使用して印刷プロセス中の材料の配置を最適化し、部品の最適な明瞭さとコントラストを確保する実現可能性を実証しました。現在、チームは数百万回のテスト実行に基づいて、特定の表面が周囲の材料によってどのように影響を受けるかをより正確に予測できる改良されたアルゴリズムを作成し、プロセス全体を高速化しました。

別の光散乱モデル

従来、紫外線の伝播方向を予測するには、いわゆる「モンテカルロ」(MC) シミュレーションモデルを使用します。このような方法は効果的であることが多いのですが、非常に小さなオブジェクトを生産するためのハイエンドシステムであっても、完了するまでに何時間もかかることがあり、複雑な色付き部品のスケーラブルな生産を妨げるボトルネックが生じます。

この問題に対処するため、研究者らはデータ駆動型のアプローチを採用し、ディープニューラルネットワークを使用してサンプル数を減らした生成をシミュレートしましたが、その結果、結果のばらつきが大きくなりました。チームの改良サイクルの結果、一部の予測の品質は低下しましたが、参照オブジェクトのモデリングには 30 時間しかかからず、MC 駆動型ソフトウェアによって推定された 3,000 時間以上を大幅に下回りました。

また、修正されたアルゴリズムは、基本的な形状と複雑な形状の間で既存のプログラムよりも一般化が優れていることも判明しており、より広範囲の 3D 印刷準備に最適になる可能性があります。さらに、チームのソフトウェアは、シングル GPU ワークステーションでテストしたときに以前の 2 倍の速度で実行され、ML タスクを実行するために以前は必要だったコンピュータークラスターを組み立てる必要がなくなりました。

実際、研究者たちは既存の MJ 3D 印刷ワークフローと比較して 300 倍の速度向上を達成し、結果として得られたサンプルは従来のモデルと同等の品質レベルを持ち、より「鮮明な」色を呈していましたが、最終的には薄壁のオブジェクトを作成する際のパフォーマンスは低下しました。

「[私たちの] 3D プリントパイプラインは、品質において従来の研究に匹敵する一方で、通常 100 ～ 300 倍高速です」と研究者らは論文で結論付けています。「データ駆動型モデルには一般化の限界がありますが、ネットワークは目に見えない形状や材料値にもうまく一般化できます。この堅牢性により、私たちのソリューションは現実世界での展開が可能になります。」

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