Повышение интеллектуальности трехмерной печати с помощью машинного обучения

Трехмерную печать часто называют будущим производства. Это позволяет нам напрямую создавать объекты из компьютерных дизайнов, что означает, что промышленность может производить продукты по индивидуальному заказу внутри компании, без привлечения запчастей. Но трехмерная печать имеет высокую степень погрешности, например искажение формы. Каждый принтер индивидуален, и печатный материал может неожиданно сжиматься и расширяться. Производителям часто нужно попробовать много итераций печати, прежде чем они получат правильный результат.

Что происходит с неиспользуемыми заданиями на печать? От них необходимо отказаться, так как это приведет к значительным экологическим и финансовым издержкам для промышленности.

Команда исследователей из инженерной школы Университета Калифорнии в Витерби решает эту проблему с помощью нового набора алгоритмов машинного обучения и программного инструмента под названием PrintFixer, который позволяет повысить точность трехмерной печати на 50 и более процентов, что значительно упрощает процесс. более экономичный и устойчивый.

Работа, недавно опубликованная в журнале IEEE Transactions on Automation Science and Engineering , описывает процесс, называемый «сверточное моделирование трехмерной печати». Это одна из 15 журнальных статей исследовательской группы, посвященных машинному обучению для трехмерной печати.

Команда, возглавляемая Цян Хуаном, доцентом кафедры промышленной и системной инженерии, химической инженерии и материаловедения, а также доктором философии. студенты Юаньсян Ван, Натан Декер, Миндонг Лю, Вэйчжи Линь и Кристофер Хенсон на данный момент получили финансовую поддержку в размере 1,4 миллиона долларов, включая недавний грант NSF в размере 350 000 долларов. Их цель — разработать модель искусственного интеллекта, которая точно предсказывает отклонения формы для всех типов трехмерной печати и делает трехмерную печать более разумной.

«На данный момент мы продемонстрировали, что точность напечатанных примеров может повыситься примерно на 50 процентов и более», — сказал Хуанг. «В случаях, когда мы создаем трехмерный объект, аналогичный учебным случаям, общее повышение точности может достигать 90 процентов».

«По разным причинам, чтобы получить правильную деталь, в отрасли может потребоваться восемь итерационных сборок, — сказал Хуанг, — а это для металла, поэтому это очень дорого»

.

Каждый трехмерный напечатанный объект приводит к небольшому отклонению от дизайна, будь то из-за расширения или сжатия печатного материала при печати или из-за поведения принтера.

PrintFixer использует данные, полученные из прошлых заданий трехмерной печати, чтобы обучить свой ИИ предсказать, где произойдет искажение формы, чтобы исправить ошибки печати до их появления.

Хуанг сказал, что исследовательская группа стремилась создать модель, которая давала бы точные результаты с использованием минимального количества исходных данных для трехмерной печати.

«Всего от пяти до восьми выбранных объектов мы можем узнать много полезной информации», — сказал Хуанг. «Мы можем использовать небольшие объемы данных, чтобы делать прогнозы для широкого диапазона объектов».

Команда обучила модель работать с одинаковой точностью в самых разных приложениях и материалах — от металлов для аэрокосмического производства до термопластов для коммерческого использования. Исследователи также работают со стоматологической клиникой в Австралии над трехмерной печатью моделей зубов.

«Так же, как когда человек учится играть в бейсбол, вы гораздо быстрее научитесь софтболу или другим родственным видам спорта», — сказал Декер, возглавляющий разработку программного обеспечения в группе Хуанга. «Таким же образом наш ИИ может учиться намного быстрее, если он видел это несколько раз».

«Так что вы можете посмотреть на это, — сказал Декер, — и увидеть, где будут области, превышающие ваши допуски, и хотите ли вы его распечатать».

Он сказал, что пользователи могут выбрать печать на другом, более качественном принтере и использовать программное обеспечение, чтобы предсказать, принесет ли это лучший результат.

«Но если вы не хотите менять принтер, мы также включили в программный пакет функции, позволяющие пользователю компенсировать ошибки и изменять форму объекта — брать слишком маленькие детали и увеличивать их размер, уменьшая при этом слишком большие детали », — сказал Декер. «А затем, когда они печатают, они должны печатать с правильным размером в первый раз».

Цель команды — сделать этот программный инструмент доступным для всех, от крупных коммерческих производителей до любителей трехмерной печати. Пользователи со всего мира также смогут внести свой вклад в совершенствование программного обеспечения искусственного интеллекта путем совместного использования выходных данных для печати в базе данных.

«Допустим, я работаю с трехмерным принтером MakerBot, использующим PLA (биопластик, используемый в трехмерной печати), я могу поместить это в базу данных, и кто-нибудь, использующий ту же модель и материал, может взять мои данные и учиться на нем «, — сказал Декер.

«Как только мы заставим множество людей по всему миру использовать это, внезапно у вас появится действительно невероятная возможность использовать большой объем данных, и это может быть действительно мощным инструментом», — сказал он.