增材制造如何助力人工智能？

我国的研究人员一直在不断寻求提高3D打印能力的技术，并在功能上增加了与其他技术的复杂层，如最近出版的“智能增材制造：当前采用人工智能的方法和未来前景”中所详细说明的。

研究人员在摘要中对增材制造的需求直截了当且准确无误，并指出“由于其快速增长，基于AM的产品开发过程的效率和健壮性应得到改善。”
 

世界各地的研究人员都认同这种观点，他们不仅希望扩展3D打印等技术的局限性，而且还雄心勃勃地寻求潜在的，看似无限的创新带来的回报。

这样的进步正在彻底改变医学和建筑等领域，并在汽车和航空航天等应用中促进生产。

3D打印的最大好处无疑是在制造过程中感受到的，因为工业用户可以得到更快的生产周转、更好的可负担性以及制造传统方法无法实现的产品能力。

用户在产品开发中的专业知识：

01

设计

02

工艺规划

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计划生产

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过程监控

在人工智能等其他技术的推动下，制造流程可以通过搜索答案、学习和行动的智能代理进一步简化。

在这项研究中，研究人员试图确定在使用AI方面可能存在的差距和局限性，并考虑更智能的AM的未来潜力。

定义为：“一个完全集成的协作式增材制造系统，能够实时响应以支持无处不在的制造和制造。3D打印产品的智能设计，制造和服务。”

智能代理分为三种类型，它们被认为是反射代理，基于目标的代理和基于效用的代理。

它们可能参与软件或硬件过程，负责命令和文件的输入和输出，或者它们可以充当图像，方向或声音的传感器。

“输入和输出之间的层包含形成问题并生成解决方案的核心功能。

这些功能可以基于各种结构化和非结构化的信息和知识。”研究人员说。

每种类型的AI代理都允许用户优化流程。例如，基于知识的代理能够为可能缺乏特定生产经验的用户编译数据，而基于目标的代理可用于优化更广阔的设计空间。

缺乏应用程序中知识的全面整合:

01

需要提高当前模型的准确性和通用性，尤其是在满足对AM过程的更深入了解的同时。

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用于收集数据的标准数据库

03

缺少各种型号的集成

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学习模型的应用

这项研究的基本主题是在基于AM的流程中对高质量和大量知识的持续需求。

具有搜索和计划算法的代理通常需要很大的计算能力。

此外，某些任务需要快速响应。在培训和执行阶段分别需要基于学习的实时控制和监视。

尽管已经开发了基于云的设计和仿真软件，但无法执行实时任务。因此，应该研究一种新的有效的计算框架来满足这两个要求。

由于深度学习的发展，人工智能在许多领域的使用都在增加。AI的独特功能也增加了对基于AM的产品开发的关注。

阅读到结尾的小伙伴，希望今天有关3D打印的知识可以带给你新的认知。 要是想了解更多的3D打印知识，欢迎持续关注白令三维哦~