MIT研究人員在3D打印中整合人工智能，實現(xiàn)直接墨水書寫的閉環(huán)控制

導(dǎo)讀：隨著增材制造技術(shù)的不斷發(fā)展，與之相關(guān)的應(yīng)用程序和技術(shù)也變得越來越復(fù)雜。即使是對于在增材制造領(lǐng)域有著豐富經(jīng)驗的工人，有時操作也很困難，特別是涉及到為3D打印調(diào)整參數(shù)的過程，這往往會需要大量人力資源和高昂的成本。3D打印的成功需要有合適的打印速度和相當?shù)牟牧蠑?shù)量匹配，這些參數(shù)取決于技術(shù)和材料。

2022年8月11日，南極熊獲悉，為了在未來更容易解決打印參數(shù)修正的挑戰(zhàn)，麻省理工學(xué)院（MIT）的研究人員現(xiàn)在已經(jīng)使用人工智能（AI）來簡化這些問題。

研究人員開發(fā)的這種特殊人工智能是一個機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，目的是防止3D打印中材料加工內(nèi)的潛在錯誤，并在必要時實時糾正它們，而且不需要人類的協(xié)助。首先，最重要的是，這個學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)通過模擬學(xué)習(xí)了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以便它能夠理解哪些參數(shù)是正確的打印參數(shù)。經(jīng)過無數(shù)次的測試和試驗，麻省理工學(xué)院的研究人員終于將他們的系統(tǒng)應(yīng)用于一臺3D打印機的實踐中，結(jié)果令人驚訝：由于匹配了合適的參數(shù)，3D打印的零件比平時要精確得多。

△數(shù)據(jù)顯示了打印過程中可能出現(xiàn)的不完美和問題。圖片來源：麻省理工學(xué)院

為什么人工智能會被應(yīng)用于3D打��？

由來自機械工程、電子工程和計算機科學(xué)等領(lǐng)域的成員組成的研究團隊在研究中一直有一個明確的目標：簡化3D打印，從而也使公司更容易將新材料整合到他們的3D打印過程中，并對不斷變化的材料或環(huán)境條件作出完美反應(yīng)，從而不再對過程產(chǎn)生任何影響。主要作者以及麻省理工學(xué)院電氣工程和計算機科學(xué)教授、計算機科學(xué)和人工智能實驗室（CSAIL）內(nèi)的計算設(shè)計和制造小組（CDFG）負責(zé)人Wojciech Matusik補充說："這個項目確實是建立一個使用機器學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)復(fù)雜控制策略的制造系統(tǒng)的第一個示范。如果你有更智能的制造機器，它們可以實時適應(yīng)工作場所不斷變化的環(huán)境，以提高產(chǎn)量或系統(tǒng)的準確性。你可以從機器中汲取到更多有用的東西"。

麻省理工學(xué)院的研究人員現(xiàn)如今面臨著一個特別大的挑戰(zhàn)，即最佳的打印參數(shù)根據(jù)特定的情況而改變，這也意味著他們必須考慮材料在其他環(huán)境中的行為，與其他硬件的關(guān)系，甚至是否是新的批次。為了幫助他們了解3D打印機打印過程中的實時情況，本項目開發(fā)了一個機器視覺系統(tǒng)，該系統(tǒng)有兩個攝像頭，它們的焦點一直在打印機的噴嘴上，在打印時記錄材料的特性。然后對所提供的圖像進行處理，以調(diào)整和避免在其余過程中記錄的缺陷。

通向成功的AI模擬之路

為了訓(xùn)練所開發(fā)的系統(tǒng)，研究人員使用 "試驗和錯誤 "的原則進行了系統(tǒng)調(diào)試，其任務(wù)是讓系統(tǒng)自己選擇正確的壓力參數(shù)。如果發(fā)生錯誤，通常是因為系統(tǒng)在打印時使用的材料過多或過少。研究人員還觀察到，3D打印過程在人工智能中的幫助下，經(jīng)過幾次模擬打印，展示出了更準確的結(jié)果。

然而，現(xiàn)實世界不是模擬，這已不是什么秘密。為了同樣解決這個問題，研究人員還創(chuàng)建了一個數(shù)字模型，將3D打印機的噪音等因素考慮在內(nèi)，這樣他們就可以將打印過程中出現(xiàn)的所有細節(jié)納入他們的系統(tǒng)。一位研究人員評論說："我們發(fā)現(xiàn)的有趣的事情是，通過實施這個噪音模型，我們能夠?qū)⒓兇庠谀�擬中訓(xùn)練的控制策略轉(zhuǎn)移到硬件上，而不需要用任何物理實驗進行訓(xùn)練。之后我們不需要在實際設(shè)備上做任何微調(diào)。"