هوش‌مصنوعی در پرینت سه‌بعدی:
امروزه تولیدکنندگان بیشتر و بیشتری برای استفاده کامل از پتانسیل های تکنولوژی پرینت سه بعدی، به راه‌حل های مبتنی بر ابر تکیه کرده. سپس الگوریتم های مختلف را در روش های پرینتر سه بعدی خود ادغام می کنند.
فناوری پرینت سه بعدی به عنوان یک فرآیند دیجیتال، بخشی از انقلاب صنعتی چهارم است و بنابراین جزء مهمی از عصری محسوب می شود. در آن هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین به طور فزاینده ای برای بهینه سازی زنجیره ارزش مورد استفاده قرار می گیرد.
هوش مصنوعی (AI) قادر است حجم زیادی از دادههای پیچیده را در زمان بسیار کوتاهی پردازش‌کند. به همین دلیل است که به عنوان یک تصمیم گیرنده اهمیت فزاینده ای پیدا می کند. در این مقاله توضیح می‌دهیم که یادگیری ماشین چیست و چرا این زیرمجموعه از هوش مصنوعی به شکل دهی آینده فناوری پرینت سه بعدی کمک می کند.
هوش‌مصنوعی در پرینت سه‌بعدی
یادگیری ماشینی چیست و کاربردهای آن در صنعت پرینت سه بعدی کدامند؟
یادگیری ماشینی زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است و به عنوان سیستم یا نرم افزاری تعریف می شود. همچنین از الگوریتم ها برای بررسی داده‌ها و متعاقباً تشخیص الگوها یا تعیین راه حل‌ها استفاده‌می‌کند.
برخلاف تصور رایج مبنی بر اینکه یادگیری ماشینی یک پدیده جدید است، می توان گفت:
که آغاز آن به دهه ۱۹۴۰ بازمی گردد، زمانی که اولین محققان با استفاده از مدارهای الکتریکی شروع به بازسازی نورون های مغز کردند.
دستگاهMark I Perceptron در سال ۱۹۵۷ اولین موفقیت بزرگ در این زمینه بود. این دستگاه قادر بود دادههای ورودی را به طور مستقل طبقه بندی کند. برای انجام این کار، این دستگاه از اشتباهات انجام‌شده در تلاش های قبلی استفاده و در طول زمان طبقه بندی را بهبود می‌بخشید.
از آن زمان، این فرایند اساس کار گذاشته‌شده‌است و محققان مجذوب قابلیت ها و پتانسیل های این فناوری‌شده‌اند. امروزه یادگیری ماشینی در تمامی عرصه های زندگی، از تشخیص گفتار تا ربات‌‌های چت هوشمند و کاربردهای درمانی شخصی‌سازی‌شده مورد استفاده قرار می‌گیرد.
اطلاعات بیشتر:
همه روش های یادگیری ماشینی یکسان نیستند و تشخیص بین روش ها و مدل های مختلف مهم است. برای مثال، باید بین یادگیری ماشینی نظارت‌شده و نظارت‌نشده تفاوت قائل شد. یادگیری ماشینی نظارت‌شده مستلزم آن است که دادههای طبقه بندی‌شده (دادههای ورودی) و متغیر هدف (دادههای خروجی) در دسترس باشند.
مدل با استفاده از این داده‌ها تعیین می‌شود. که سپس دادههای دسته‌بندی‌نشده (دادههای جدید) را بررسی کرده و خود متغیر هدف را برای آنها تعیین می‌کند. در یادگیری ماشینی نظارت‌نشده، نرم افزار متغیر هدف (دادههای خروجی) ندارد. اما باید الگوها را تشخیص‌داده یا راه حل هایی را بر اساس دادههای ورودی پیشنهاد دهد.
همچنین در یادگیری نیمه‌نظارت‌شده تنها از مقدار کمی از دادههای از پیش تعریف‌شده در حجم زیادی از دادههای خام برای آموزش مدل استفاده می‌کند. یادگیری تقویتی که در آن سیستم خود را بر اساس قوانین از پیش تعریف‌شده می‌آموزد. بنابراین کاربران باید روش مناسب را بر اساس دادههای خام و متغیر هدف انتخاب کنند.
استفاده از یادگیری ماشین در صنعت پرینت سه بعدی
فناوری چاپ سه بعدی به عنوان یک فرآیند تولید دیجیتال، از قابلیت های یادگیری ماشینی بهره می برد.
از آنجایی که داده های بی‌شماری (در زمان) در طول زنجیره ارزش افزایشی جمع آوری و پردازش می شوند، می توان از آنها برای تجزیه و تحلیل حالت واقعی و متعاقباً تعریف مجدد حالت هدف استفاده کرد. برای انجام این کار، تعریف اینکه کدام داده‌ها با هم مرتبط هستند اهمیت‌دارد و به فرآیند مورد استفاده وابسته‌است.
گام بعدی یافتن و ادغام ابزار اندازه‌گیری مناسب برای دریافت مقادیر قبل از تعریف مدل یا الگوریتم مناسب برای جمع‌آوری و پردازش داده‌ها است. درک این نکته نیز مهم است که تمام مراحل در طول زنجیره ارزش افزایشی بر یکدیگر تأثیر می‌گذارند.
به عنوان مثال، طراحی بر کیفیت اجزای نهایی تأثیر می گذارد و کیفیت قطعه مورد نظر بر طراحی تأثیر می گذارد. به همین دلیل، هر روز شرکت های بیشتری در تلاشند تا یک راه حل نرم افزاری جامع ارائه دهند که با استفاده از آن بتوان از مزایای هوش مصنوعی در پرینت سه بعدی به بهترین شکل ممکن استفاده کرد.
طراحی هوشمند برای پرینت سه بعدی
برای پرینت سه بعدی یک قطعه در ابتدا به یک فایل، در بیشتر موارد یک فایل CAD، نیاز است. در این مرحله شرکت ها می توانند از هوش مصنوعی بهره ببرند.
به عنوان مثال، اکثر نرم افزارهای موجود در بازار از هوش مصنوعی برای پیشنهاد انواع طراحی هوشمند به کاربران براساس متغیرهای از پیش تعریف‌شده استفاده می‌کنند. این فرآیند به عنوان طراحی مولد شناخته می شود. یادگیری ماشین برای بهینه سازی توپولوژی نیز مورد استفاده قرار می گیرد. بسیاری از نرم افزارها نیز پیشنهاداتی در مورد روش های تولید، مواد و استفاده بهینه ارائه می دهند. این ویژگی می تواند سبب صرفه جویی در هزینه ها و تولید قطعات کارآمدتر و پایدارتر گردد.
طراحی هوشمند برای پرینت سه بعدی
تضمین کیفیت قطعه خروجی
امروزه بسیاری از تولیدکنندگان، دوربین ها و حسگرهایی را در دستگاه های خود ادغام کرده‌اند که می‌توانند چاپ را ردیابی کرده و زنگ خطر را به صدا در آورند یا در صورت لزوم چاپ را متوقف کنند. در این مرحله مهم است که بدانید کیفیت قطعه در حین پرینت سه بعدی چگونه تعریف می شود. تا بتوان اندازه مقادیر مورد نیاز را تعریف کرد. همچنین تعریف اینکه کدام عمل باید توسط ماشین در کدام مقدار آستانه انجام شود نیز مهم است. امروزه برخی از الگوریتم ها می توانند این پارامترها را به طور مستقل تعریف کنند و مدل را بر اساس داده هایی که قبلاً جمع آوری‌شده‌اند توسعه دهند.
