هوش مصنوعی در پرینت سه بعدی
امروزه تولیدکنندگان بیشتر و بیشتری برای استفاده کامل از پتانسیل های تکنولوژی پرینت سه بعدی، به راه‌حل ‌های مبتنی بر ابر تکیه کرده و 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 که 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 داده های پیچیده را در زمان بسیار کوتاهی پردازش کند، 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.

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 که از الگوریتم ها برای بررسی داده ها و متعاقباً تشخیص الگوها یا تعیین راه حل ها استفاده می کند. 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 داده های ورودی را به طور مستقل طبقه بندی کند. برای انجام این کار، این دستگاه از اشتباهات انجام شده در تلاش های قبلی استفاده و در طول زمان طبقه بندی را بهبود می بخشید. از آن زمان، این فرایند اساس کار گذاشته شده است و محققان مجذوب قابلیت ها و پتانسیل های این فناوری شده اند. امروزه یادگیری ماشینی در تمامی عرصه های زندگی، از تشخیص گفتار تا ربات‌ های چت هوشمند و کاربرد‌های درمانی شخصی ‌سازی شده مورد استفاده قرار می ‌گیرد.
یادگیری ماشینی چیست و کاربردهای آن در صنعت پرینت سه بعدی کدامند؟
یادگیری ماشینی چیست و کاربردهای آن در صنعت پرینت سه بعدی کدامند؟

مقایسه یادگیری ماشینی نظارت شده و یادگیری ماشینی نظارت نشده

همه روش های یادگیری ماشینی یکسان نیستند و تشخیص بین روش ‌ها و مدل‌ های مختلف مهم است. برای مثال، باید بین یادگیری ماشینی نظارت شده و نظارت نشده تفاوت قائل شد. یادگیری ماشینی نظارت شده مستلزم آن است که داده های طبقه بندی شده (داده های ورودی) و متغیر هدف (داده های خروجی) در دسترس باشند. مدل با استفاده از این داده ها تعیین می شود که سپس داده های دسته بندی نشده (داده های جدید) را بررسی کرده و خود متغیر هدف را برای آنها تعیین می کند. در یادگیری ماشینی نظارت نشده، نرم افزار متغیر هدف (داده های خروجی) ندارد، اما باید الگوها را تشخیص داده یا راه حل هایی را بر اساس داده های ورودی پیشنهاد دهد. همچنین در یادگیری نیمه نظارت شده تنها از مقدار کمی از داده های از پیش تعریف شده در حجم زیادی از داده های خام برای آموزش مدل استفاده می کند و یادگیری تقویتی که در آن سیستم خود را بر اساس قوانین از پیش تعریف شده می آموزد. بنابراین کاربران باید روش مناسب را بر اساس داده های 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 واقعی) 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 داده ها با هم مرتبط هستند اهمیت دارد و به فرآیند مورد استفاده وابسته است. گام بعدی یافتن و ادغام ابزار اندازه گیری مناسب برای دریافت مقادیر قبل از تعریف مدل یا الگوریتم مناسب برای جمع آوری و پردازش داده ها 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 تعریف شده استفاده می کنند. 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
طراحی هوشمند برای پرینت سه بعدی

تضمین کیفیت قطعه پرینت سه بعدی شده

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 آوری شده ‌اند توسعه دهند.
تضمین کیفیت قطعه پرینت سه بعدی شده با استفاده از یادگیری ماشین
تضمین کیفیت قطعه پرینت سه بعدی شده با استفاده از یادگیری ماشین
منبع: https://www.3dnatives.com در صورت تمایل میتوانید فایل PDF این مقاله را در قسمت زیر دانلود و با ذکر منبع مورد استفاده قرار دهید.
4.9/5 - (38 امتیاز)
هوش مصنوعی در پرینت سه بعدی

مطالب مرتبط

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.