HTML

Legyél Te is Szakértő!

Minden hírlevél feliratkozónknak 50 oldalas 3D nyomtatás kisokost és 4 óra bérnyomtatást adunk ajándékba!

 

 

3D TECH WORSKHOPOK

Vegyél részt a 3D Akadémia képzésein és szerezz átfogó tudást a 3D technológiák jelenéről és jövőjéről!

3D nyomtatás, modellezés és szkennelés tanfolyamok a 3D Akadémián.

FRE3DEE a Facebookon

Need for Speed – a gyorsaság a kulcs

ferenck 2020.02.06. 08:00

A mesterséges intelligencia előnyeit a 3D nyomtatás ipari szinten csak megfelelő számítási kapacitás és a műveletek minél gyorsabb elvégzése mellett tudja jól kiaknázni – véli Brent Brunell, a GE Research additív gyártótechnológiai vezetője.

A kutató elmondta, hogy a GE printereiben, gyártófolyamataiban (és természetesen a végeredményben, azaz a termékekbe is) MI és más technológiáit, valamint anyagtudományi és ipari szakismeretét igyekszik hatékonyan összekombinálni.

„Gondoljunk bele, hogy egyetlen pici üzemanyag fúvóka nyomtatása 36 terabájt adatot generálhat. Ez a mennyiség háromszor több mint amennyi a Twitteren keletkezik egy nap alatt. És ezek az adatok egyáltalán nem egyértelműek” – magyarázza Brunell.

3dnyomtatas_ai_1.jpg

Rétegről rétegre bontva ugyanis kvázi fizikaleckéket jelenítenek meg, amelyek remekül szemléltetik például a közvetlen lézeres fémolvasztásnál (DMLM) figyelembe vett sok-sok tényezőt.

Ezeket a tényezőket, finom adatpontok tömegét nem ember, hanem a GE mesterségesintelligencia-algoritmusa vizsgálja, nélküle sokkal lassabban boldogulnának, ha boldogulnának egyáltalán.

Hogyan érintkezik a lézer a porággyal? Milyen interakciók alakulnak ki közöttük?

Ilyen és hasonló kérdéseket kell megválaszolni, amit aztán a valósidőnél 1000-szer, 20-szor lassabb, végül tényleges időben történő szimulálással (és a közben látható fizikai folyamatokkal: hőáramlással, elpárolgással, olvasztással, megszilárdulással stb.) próbálnak szemléltetni.

„Megmarad bennünk, hogy a DMLM az ezredrészre lassított szimulációban is mennyire gyors” – folytatja a kutató.

Az MI egyik rendeltetése, hogy jobban megértse és vezérelje a DMLM folyamatot, különben nem nő a termelékenység. Ha a számítások felgyorsulnak, a termelés is hatékonyabb.

A mesterséges intelligencia folyamatosan méri, számolgatja az ideális paramétereket. Leginkább arra lenne szükség, hogy mindezt tényleg valósidőben, a mai 2 kilohertz helyett kb. 20 kilohertzen tegye.

Címkék: jövő mesterséges intelligencia GE nyomtatótechnológiák

Szólj hozzá!

A bejegyzés trackback címe:

https://freedee.blog.hu/api/trackback/id/tr1915273900

Kommentek:

A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok  értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai  üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a  Felhasználási feltételekben és az adatvédelmi tájékoztatóban.

Nincsenek hozzászólások.