Штучний інтелект (ШІ) і машинне навчання є двома найважливішими технологіями, що стимулюють розробку інтелектуальних, підключених 3D-друкованих об’єктів для Інтернету речей (IoT). ШІ дає змогу об’єктам навчатися й адаптуватися з часом, тоді як машинне навчання дозволяє їм автоматично покращувати свою продуктивність, виявляючи закономірності в даних. Разом ці технології можна використовувати для створення 3D-друкованих об’єктів, які є розумнішими та більш пов’язаними, ніж будь-коли раніше.
Існує ряд способів, за допомогою яких AI та машинне навчання можна використовувати для створення інтелектуальних 3D-друкованих об’єктів. Наприклад, їх можна використовувати для розробки алгоритмів розпізнавання об’єктів, які можуть ідентифікувати різні типи об’єктів та їх особливості. Цю інформацію потім можна використовувати для створення індивідуальних інструкцій для 3D-друку. ШІ та машинне навчання також можна використовувати для створення об’єктів, здатних адаптувати свою форму або функцію у відповідь на зміни в навколишньому середовищі. Наприклад, об’єкт, надрукований на 3D-принтері, може змінювати свою форму, щоб максимізувати площу поверхні для збору сонячної енергії.
Окрім того, щоб зробити об’єкти, надруковані на 3D-принтері, розумнішими, AI та машинне навчання також можна використовувати, щоб зробити їх більш пов’язаними. Наприклад, машинне навчання можна використовувати для розробки алгоритмів, які дозволяють 3D-друкованим об’єктам спілкуватися один з одним та з іншими пристроями в Інтернеті речей. Це дозволить їм обмінюватися даними та співпрацювати один з одним для досягнення таких завдань, як пошук шляху або управління енергією.
Використання штучного інтелекту та машинного навчання в 3D-друкі все ще знаходиться на ранній стадії. Проте потенційні можливості застосування цих технологій величезні, і вони мають великі перспективи для майбутнього 3D-друкованих об’єктів. Оскільки технологія продовжує розвиватися, цілком ймовірно, що ми побачимо все більше й більше розумних, пов’язаних із 3D-друком об’єктів, які з’являються в Інтернеті речей.
Представляємо штучний інтелект (AI) та машинне навчання (ML) для 3D-друкованих об’єктів
Машинне навчання можна використовувати для автоматичного виявлення закономірностей у даних, а потім використання цієї інформації для прогнозування чи рекомендацій. Наприклад, ви можете використовувати машинне навчання, щоб автоматично ідентифікувати об’єкти в 3D-друкованому об’єкті або запропонувати нові проекти на основі вже існуючих.
Штучний інтелект, з іншого боку, є більш загальним терміном, який охоплює машинне навчання. ШІ можна використовувати для таких завдань, як обробка природної мови, розпізнавання зображень та прийняття рішень.
3D-друк — це адитивний виробничий процес, коли тривимірні об’єкти створюються з цифрового файлу. 3D-принтер зчитує файл і накладає послідовні шари матеріалу, поки об’єкт не буде завершено. 3D-друк використовується в різних галузях, від медицини до аерокосмічної.
Через зростання популярності 3D-друку зростає потреба в програмному забезпеченні, яке може автоматично створювати 3D-моделі з 2D-проектів. Тут на допомогу приходять ШІ та машинне навчання.
Існує кілька різних способів підійти до цієї проблеми. Одним з рішень є використання генеративних змагальних мереж (GAN). GAN — це тип нейронної мережі, яку можна використовувати для створення нових зразків даних, подібних до існуючих.
Інший підхід — використання навчання з підкріпленням. Під час навчання з підкріпленням агенту AI дається мета, а потім навчається, як досягти її шляхом проб і помилок. Наприклад, агенту може бути доручено створити 3D-модель стільця. Агент починав із випадкового створення 3D-моделі стільця. Якщо модель недостатньо реалістична, її буде відхилено. Потім агент вчиться на своїх помилках і намагається знову.
Обидва ці підходи мають свої переваги і недоліки. GAN добре генерують високоякісні результати, але їх важко тренувати. Навчання з підкріпленням є більш гнучким і його простіше тренувати, але воно може давати не настільки якісні результати.
Зрештою, вибір підходу залежить від конкретної проблеми, яку ви намагаєтеся вирішити. Якщо вам потрібно отримати високоякісні результати, то GAN є хорошим варіантом. Якщо вам потрібно щось більш гнучко або легше тренувати, то навчання з підкріпленням може бути кращим вибором.
У будь-якому випадку AI та машинне навчання є потужними інструментами, які можна використовувати для автоматичного створення 3D-моделей із 2D-проектів. Ці методи можуть заощадити багато часу та зусиль, і з часом вони стануть лише потужнішими.
Як AI та ML можна використовувати для створення інтелектуальних, пов’язаних із 3D-друком об’єктів
Потенціал штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (ML) у 3D-друку є значним. Використовуючи силу цих технологій, можна створювати розумні, пов’язані між собою 3D-друковані об’єкти, які можуть спілкуватися один з одним та іншими пристроями.
Наприклад, AI та ML можна використовувати для створення об’єкта, надрукованого на 3D-принтері, який може виявляти, коли з ним грубо обробляють, і надсилати сповіщення на смартфон користувача. Або об’єкт, надрукований на 3D-принтері, може бути оснащений датчиками, які збирають дані про навколишнє середовище та обмінюються цією інформацією з іншими підключеними пристроями.
Можливості безмежні, а потенціал штучного інтелекту та машинного навчання в 3D-друкі тільки починає досліджуватися. Оскільки все більше і більше компаній починають застосовувати технологію 3D-друку, ми можемо очікувати, що в цій галузі буде ще більше інноваційних застосувань AI та ML.
Переваги використання AI та ML у 3D-друкі для додатків IoT
3D-друк – це технологія, яка існує вже кілька десятиліть, але лише нещодавно вона стала широко доступною для споживачів і бізнесу. Він пропонує багато переваг у порівнянні з традиційними методами виробництва, включаючи можливість виробляти складні об’єкти з невеликою кількістю відходів або без них, а також можливість швидко і дешево створювати прототипи.
Зараз 3D-друк використовується в різних галузях, від охорони здоров’я до моди. І оскільки технологія продовжує розвиватися, стає все більш очевидним, що 3D-друк матиме великий вплив на Інтернет речей (IoT).
Однією з найбільших переваг 3D-друку для додатків IoT є те, що він дозволяє виробникам створювати продукти, які підходять для своїх клієнтів. Це означає, що пристрої можуть бути створені так, щоб вони ідеально відповідали потребам користувача, будь то пара навушників, які щільно прилягають до вуха, або протез точного розміру та форми.
Ще одна перевага 3D-друку полягає в тому, що його можна використовувати для створення продуктів із вбудованими датчиками та електронікою. Це важливо для додатків IoT, оскільки дозволяє виробникам створювати пристрої, які не тільки функціональні, але й підключені. Вбудовуючи датчики в 3D-друковані вироби, виробники можуть збирати дані про те, як продукт використовується та як його можна покращити.
Нарешті, 3D-друк також стає доступнішим у міру розвитку технологій. Це означає, що більше підприємств і споживачів матимуть доступ до цієї потужної технології виробництва.
Як бачите, використання 3D-друку для додатків Інтернету речей має багато переваг. Ця технологія пропонує широкий спектр переваг, які роблять її добре придатною для підключеного світу майбутнього. Отже, якщо ви хочете створювати продукти, що відповідають вимогам, збирати дані про те, як ваш продукт використовується, або просто хочете залишатися на випередження, 3D-друк — це технологія, на яку слід звернути увагу.
Якщо ви хочете дізнатися більше про 3D-друк і про те, як він може вплинути на ваш бізнес, зв’яжіться з нами . Ми будемо раді відповісти на будь-які запитання. Дякуємо, що читаєте!
Тематичні дослідження AI та ML у 3D-друкі для додатків IoT
Штучний інтелект (AI) і машинне навчання (ML) швидко стають важливими інструментами для додатків 3D-друку в Інтернеті речей (IoT). Дослідження AI та ML у 3D-друкі для додатків IoT можна знайти в різних галузях, включаючи охорону здоров’я, автомобільну, аерокосмічну та виробничу.
У сфері охорони здоров’я AI та ML використовуються для створення більш персоналізованих протезів та імплантатів. Одним із прикладів є робота, яку виконує Limbitless Solutions, яка використовує AI та ML для розробки індивідуальних біонічних рук для дітей. Мета компанії — надати цим дітям «рівень функціональності та незалежності, які вони ніколи не вважали можливими».
В автомобільній промисловості AI та ML використовуються для створення 3D-друкованих автомобільних деталей. BMW використовує AI та ML для створення нестандартних легких автомобільних деталей, які на 50% легші за традиційні деталі. Ці деталі виготовляються за допомогою техніки, яка називається селективним лазерним плавленням (SLM), яка використовує лазер для розплавлення та сплавлення металевого порошку в потрібну форму. BMW також використовує SLM для створення 3D-друкованих інструментів і штампов, які використовуються для створення штампованих деталей кузова автомобілів.
В аерокосмічній галузі AI та ML використовуються для створення 3D-друкованих деталей літаків. Airbus використовує AI та ML для проектування, виробництва та сертифікації металевих деталей, надрукованих на 3D-друкі, для своїх комерційних літаків. Компанія вже використовувала титанові деталі, надруковані на 3D-друкі, у виробництві свого літака A350 XWB, і в майбутньому планує використовувати 3D-друковані деталі в інших моделях літаків.
У виробництві AI та ML використовуються для створення продуктів, надрукованих на 3D. GE використовує AI та ML для розробки та виробництва спеціальних деталей для своїх реактивних двигунів. Компанія також використала AI та ML для створення 3D-друкованої паливної форсунки для свого двигуна LEAP. Ця насадка виготовлена із суперсплаву на основі нікелю, стійкого до високих температур та корозії. GE також використовує AI та ML для розробки 3D-друкованих лопатей турбін. Ці леза виготовлені зі сплаву титану, алюмінію та ванадію, що робить їх легшими та міцнішими, ніж традиційні леза.
ШІ та ML також використовуються для створення споживчих товарів, надрукованих на 3D-принтері. Nike використовує AI та ML для розробки та виробництва кросівок на замовлення. Мета компанії — використовувати 3D-друк для «масової персоналізації» своїх продуктів і зробити їх більш доступними для споживачів. Adidas також використовує AI та ML для створення 3D-друкованого взуття з метою створення повністю персоналізованого взуття, яке буде унікальним для кожного клієнта.
Це лише кілька прикладів того, як AI та ML використовуються в 3D-друкі для додатків IoT. Оскільки технологія продовжує розвиватися, ми можемо очікувати побачити ще більш інноваційні та захоплюючі програми для AI та ML у 3D-друкі.
Майбутнє AI та ML у 3D-друкі для додатків IoT
Майбутнє AI та ML у 3D-друкі для додатків IoT неймовірно захоплююче. З огляду на швидкі досягнення в обох галузях, зрозуміло, що об’єкти, надруковані на 3D-принтері, будуть ставати все більш і більш витонченими.
Вже можна створювати 3D-друковані об’єкти, вбудовані датчиками та підключені до Інтернету. Це означає, що вони можуть збирати дані та керувати ними дистанційно. У майбутньому, ймовірно, ми побачимо ще більш складні об’єкти, створені за допомогою AI та ML-допоміжного 3D-друку.
Одним з найбільш перспективних застосувань цієї технології є сфера охорони здоров’я. Уявіть, що ви можете надрукувати індивідуальні протези або імплантати, які спеціально розроблені для кожного окремого пацієнта. Або як щодо органів, надрукованих на 3D-принтері, які можна було б використовувати для трансплантації?
Це лише деякі з способів, за допомогою яких 3D-друк із штучним інтелектом і машинним навчанням може революціонізувати охорону здоров’я. Але в інших секторах також є нескінченні можливості. Наприклад, AI та ML можна було б використовувати для створення індивідуальних деталей для машин або для виробництва персоналізованих споживчих товарів.
Можливості дійсно безмежні, і цікаво подумати про те, що чекає майбутнє штучного інтелекту та машинного навчання в 3D-друкі. Нам залишається тільки чекати і дивитися, які дивовижні речі будуть створені далі!
