增材制造峰會聚焦人工智能與制造業(yè)結合

2024年10月17日，南極熊獲悉，第二屆全球增材制造峰會（由國家增材制造創(chuàng)新集群NAMIC主辦）于今日繼續(xù)進行，焦點在人工智能、設計、增材制造設計（DfAM）等領域。眾多與會者積極探索如何更廣泛地應用機器學習技術。人們普遍認為，計算能力、軟件和代碼的結合將顯著加快制造業(yè)發(fā)展。



目前，數(shù)控加工和其他工藝仍然高度依賴模擬技術。工廠通常由一排排彼此獨立的機器組成，可追溯性雖然在許多行業(yè)中已較為普遍，但在制造業(yè)中仍然相對少見。隨著計算能力的提升和計算機的普及，制造業(yè)與計算技術的融合將持續(xù)深入。更先進的傳感器、過程監(jiān)控、數(shù)字孿生，尤其是人工智能，本身都是強大的技術。而這些技術的結合，則可能徹底改變制造業(yè)的面貌。

● 本次峰會開幕式上，Joris Peels就人工智能的炒作與現(xiàn)實發(fā)表了簡短講話。Joris Peels將人工智能與另一項具有眾多潛在應用的技術激光進行了比較。人們是否能夠預見到激光手術或光盤的出現(xiàn)？人們可能高估了激光切割的影響，卻錯過了光刻技術和其他推動微芯片革命的工藝帶來的機遇。

● Fehrmann Tech集團的Mahendran Reddy介紹了公司的情況。這家鋁材生產(chǎn)商開發(fā)了一種名為AlMigty的鋁合金變體，這種合金針對脫碳世界進行了優(yōu)化，適用于3D打印和傳統(tǒng)制造的輕量化部件。該公司還推出了matGPT，這是一款基于大型語言模型的產(chǎn)品，可以處理數(shù)萬份工程文檔和研究論文，使其數(shù)據(jù)易于訪問。他們希望這款工具能夠通過簡化對正確數(shù)據(jù)、屬性和工藝信息的搜索，從而加速合金的開發(fā)。

● Aibuild公司（在A輪融資中獲得了850萬美元，其中尼康也參與了投資）的Daghan Cam展示了一張圖表，比較了3D打印公司令人失望的股價與科技公司一路飆升的股價。他認為，這種失望的原因在于人們低估了正確制造合適部件的難度。他認為，解決這一挑戰(zhàn)需要超人的智慧。他還介紹了他們軟件的自然語言界面，用戶可以輸入普通的句子，然后軟件會將其解釋為命令。例如，用戶可以要求軟件查找或切片文件。Daghan的目標是讓軟件像與應用工程師對話一樣運作。

● Hyperganic公司的首席技術官Michael Robinson展示了CAD軟件中3D打印部件的幾何表示。他演示了當前部件表示的保真度不足的問題，并討論了人工智能驅(qū)動的未來。

● 1000 Kelvin公司的首席執(zhí)行官Omar Fergani則介紹了如何利用基于物理的人工智能進行更快的模擬。這家初創(chuàng)公司的AMAIZE平臺有助于快速解決復雜部件激光粉末床熔融（LPBF）工藝中的制造問題。Omar舉了一個例子，一個通常需要4萬年才能用有限元分析（FEA）模擬的部件，1000 Kelvin軟件只需兩個小時就能解決。傳統(tǒng)有限元分析和計算流體動力學工具之間的差異，以及它們產(chǎn)生的不同結果，正日益引起人們的興趣。物理人工智能是有限元分析的未來嗎？還是傳統(tǒng)方法將繼續(xù)占據(jù)主導地位？Omar專注于那些需要將部件分析速度提高100倍的用戶，并表示1000 Kelvin未來將增強或取代構建準備和過程模擬。



峰會還舉辦了一場關于人工智能在增材制造中應用的小組討論。所有小組成員都對人工智能可以有效應用的領域進行了謹慎而具體的闡述。與此同時，人工智能與增材制造當前的交叉點似乎在于基于物理的模擬、用于界面或研究的大型語言模型、時間序列數(shù)據(jù)的解釋、缺陷的跟蹤和識別以及設置的優(yōu)化。