GE Research per integrare l’intelligenza artificiale e la stampa 3D

GE Research: Need for Speed ​​in Computing per integrare l’intelligenza artificiale e la stampa 3D

Quella linea iconica è stata pronunciata dai piloti di caccia della Marina statunitense Maverick (Tom Cruise) e Goose (Anthony Edwards) nel film d’azione del 1986 “Top Gun”. Ma come si collega alla stampa 3D? Semplice: la tecnologia può aiutare ad accelerare le cose per le aziende, il che significa profitti sempre più rapidi. Un modo per accelerare la stampa 3D è distribuire intelligenza artificiale o intelligenza artificiale. La stampa 3D è una serie di processi poveri di dati ricchi di verità che generano dati senza sosta e parti intermittenti di qualità variabile. La nostra mancanza di comprensione, quindi, è il terreno di gioco perfetto per l’apprendimento di algoritmi e analisi.

Brent Brunell, Responsabile della tecnologia additiva per GE Research , ha recentemente pubblicato un post di leadership di pensiero su LinkedIn, intitolato ” AI, Stampa 3D e Need for Speed “, su alcune delle difficoltà e dei vantaggi dell’integrazione dell’IA nei processi di stampa 3D.

“Forse ti starai chiedendo: cosa hanno in comune il film Top Gun con le stampanti 3D in metallo? Principalmente … la necessità di velocità! Una delle principali sfide per sfruttare appieno l’IA al massimo delle sue capacità è ottenere una maggiore potenza e velocità di elaborazione “, ha dichiarato Todd E. Alhart, dirigente, responsabile delle relazioni con i media e capo della tecnologia Storyteller, GE Research.

“In GE, abbiamo unito le nostre capacità tecniche AI, Edge e Controls, insieme alla nostra scienza dei materiali e alla conoscenza del dominio industriale per integrare l’IA in modo efficace nei nostri prodotti e processi industriali … e specificamente nelle nostre stampanti 3D”.

Di recente, Brunell ha tenuto il discorso di apertura, insieme al vicepresidente della ricerca software Colin Parris, al vertice dell’Acceleratore AI di Boston. Parlando a un pubblico di, come dice Brunell, “i principali innovatori di hardware e chip”, i due hanno discusso dello stesso argomento di integrazione dell’IA nelle applicazioni e nei processi industriali dell’azienda. Hanno anche affermato che, al fine di eseguire correttamente le app abilitate dall’intelligenza artificiale in una grande infrastruttura industriale, come le stampanti 3D in metallo di GE, sono necessarie velocità di elaborazione più elevate e potenza di calcolo.

“Per metterlo in prospettiva, considera solo che la stampa di una piccola parte di un ugello di carburante in metallo che puoi tenere in mano può generare 36 terabyte di dati. Sono tre volte la quantità totale di dati generati da Twitter in un giorno! E questi dati non sono banali ”, ha scritto Brunell.

I dati che devono essere analizzati e su cui agire attraverso la stampa 3D solo quella piccola parte dell’ugello del carburante “rappresenta lezioni strato per strato nella classe di fisica”, che Brunell dimostra in un video in cui spiega i molti diversi fattori che entrano in gioco attraverso la fabbricazione di una parte mediante un processo di stampa 3D a fusione laser diretta di metallo (DMLM).

“Apprezzerai anche la velocità del processo di stampa, in quanto i nostri algoritmi AI tengono conto di tutti i fattori che vogliamo misurare per assicurarci di ottenere sempre la prima parte”, afferma Brunell a proposito del video, in di cui parla del laser meltpool nel processo DMLM e dei molti punti di dati intricati che l’IA di GE sta acquisendo e interpretando.

Prima nel video, ha mostrato il laser che ha colpito la polvere in tempo reale, quindi è passato a una simulazione dell’interazione tra il laser e il letto di polvere. La simulazione è stata eseguita 1.000 volte più lenta del tempo reale per dare agli spettatori uno sguardo molto ravvicinato alla dinamica, per poi essere eseguita di nuovo 20 volte più lentamente, due volte più lentamente e infine in tempo reale; il blu in questa simulazione è il metallo del letto di polvere.

“Questa simulazione ha convezione, evaporazione, fusione, solidificazione, molta fisica”, spiega Brunell durante il video.

La simulazione video offre una panoramica completa del funzionamento di DMLM: è possibile vedere la depressione prodotta dal laser nello strato inferiore del letto e come la parte si solidifica gradualmente dopo che il laser ha smesso di muoversi.

“La cosa da tenere a mente è tutto ciò che si muove rapidamente qui, quando esegui la simulazione mille volte più lentamente: immagina quando sei in tempo reale, con quale velocità si muovono”, ha detto nel video.

“L’idea di catturare è in quel tempo reale, tutte quelle dinamiche stanno effettivamente accadendo.”

Avrai un’idea migliore se guardi il video qui sotto: è davvero bello vedere la simulazione più lenta, ascoltare Brunell parlare di tutte le diverse cose che stanno succedendo e quindi guardarlo con una velocità maggiore, sapendo che quelle le stesse cose stanno succedendo così in fretta.

Uno degli obiettivi di GE Research è utilizzare l’intelligenza artificiale per comprendere meglio e controllare il processo DMLM, al fine di ottenere rendimenti delle parti più elevati e uno dei modi per farlo è raggiungere velocità di elaborazione più elevate.

“Come puoi vedere, abbiamo costruito il cervello usando l’intelligenza artificiale per misurare i giusti parametri di una costruzione di parti. Tutto ciò che serve ora è la velocità di elaborazione e la potenza computazionale per elaborare tutto in tempo reale. Oggi, le velocità tipiche possono arrivare a 2 chilohertz. Per realizzare i massimi benefici della tecnologia AI in un’applicazione come la stampa 3D, queste velocità devono essere molto più alte di circa 20 kilohertz ”, ha concluso Brunell nel suo post.

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