机器学习如何改变3D打印领域？

导读：机器学习现在是一个非常热门的话题，ChatGPT 引起了不小的轰动。商业公司OpenAI 在其语言模型之上发布了聊天机器人，不仅可以进行人机对话甚至还可以用来写论文，让世界了解机器学习（通常称为人工智能(AI)）的功能。毫无疑问，人工智能将是一个强大的工具，那么会对世界产生怎样的影响？对此，我们无法确定。我们也无法准确知道人工智能将在什么时间范围内渗透到我们的工作、日常生活和经济中。随着AIBuild 采用 ChatGPT，可以看到3D打印行业在今天可以真正利用这些工具。然而，AI 能为增材制造行业做些什么？它在短期内可能会做些什么？就目前已知的情况，南极熊将做出一些推论。



AI 开发人员的共同目标是制造能够“思考”的机器，制造与人类或其他生物的思维过程相同或相近的机器。这些实体本身的想法可能与我们自己的非常不同，但在速度或能力上可能是相同的。在机器学习中，计算机程序使用规则（可能是用户输入和数据）对未来数据或结果进行分类、筛选或预测。当程序与人工神经网络（动物大脑的模拟）结合时，人类可能发现没有预料到或没有时间弄清楚的学习模式。


△失败的 3D 打印赢得了 Mojamoja 竞赛。这张失败的打印品是 Mojamoja 比赛的大赢家。

●设置预测数值
在桌面级材料挤出系统上，丝材的最佳工艺设置大多取决于经验，有时取决于猜测。当机器制造商在优化参数时，往往会根据自己的初始设置，通过反复试印和调整来实现，这需要很多的调试时间。用户也通常试打几个样件，通过对比外观等选择工艺参数。

基于足够的信息，这个过程可以通过人工智能实现自动化。如果有足够的初始测试和结果，一家材料公司可以输入其更改后的工艺参数，在许多机器上获得对新丝材进行最佳设置的参数。通过将测试扩展到新系统，该公司可以获得比其他丝材供应商更好的设置和打印结果。原始设备制造商查还可以进行多维度的比较，利用在机器、材料、质量规格等方面的所有测试结果，还可以优化设置以获得更高的强度，例如通过进一步测试。

●零件改进
不同的填充百分比能够影响零件的强度，使用AI能够确定最佳的填充模式，进一步探索不同的密度和设置，为不同的零件部分提供最佳配置。可以对层粘附设置、厚度和层高度进行同样的操作，以通过更好的设置来提高Z强度。

●故障缓解
使用机器学习进行自动故障检测的研究已经在进行中，许多研究者在这个领域发表了文章。分析了打印过程的所有视频，可以找到常见的故障模式，包括导致错误的特定高度、形状、运动和模型。进一步访问用户设置会生成一个非常大的有关打印失败的数据集，可以用来避免常见错误或找出正确的设置。

●过程监控
过程监控可以尽早发现错误，许多3D打印公司也在追求这一点。可以使用指示、支撑结构灯来预测打印品何时以及如何失败。Addiguru 、Open Additive 、Hexagon、Authentise等公司在这一方面积极研究。3D打印过程可以得到质量保证，通过过程监控，可使整个系统更具预测性，同时也能使人们对打印过程有更深的理解。

●设计优化



设计本身也可能得到优化。很多衍生式设计和拓扑优化都依赖于人工智能，通过学习，算法会找到正确的填充形状，这也是是生成式设计的本质。GPU制造商Nvidia宣布推出Magic3D，这是一种生成式AI技术，可以根据文本提示生成3D模型。

结论
目前，我们看不到未来哪些人工智能公司和计划会成功并进入商业模式，也看不到他们将获得多少资金和收入，但是我们可以相信人工智能将对世界产生根本性的影响。增材制造领域也会受到影响。人工智能将成为一种工具，解决制造过程中存在很多复杂性和差异性，让增材制造技术变得更容易。