導(dǎo)讀:眾所周知,,人工智能( AI) 和增材制造 (AM)具有協(xié)同作用,,了人工智能在推動(dòng)設(shè)計(jì)創(chuàng)新、提高生產(chǎn)效率,、確保質(zhì)量控制和實(shí)現(xiàn) 3D 打印大規(guī)模定制方面具有積極的作用,,那么增材制造中人工智能的轉(zhuǎn)型如何發(fā)展?其潛力和關(guān)鍵問題到底是什么,?
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2024-1-21 21:28 上傳
生成式人工智能的當(dāng)前趨勢
生成式人工智能可以創(chuàng)建新內(nèi)容,。并根據(jù)數(shù)據(jù)模式做出明智決策,,已在各個(gè)行業(yè)取得了重大進(jìn)展。根據(jù)麥肯錫公司 (2023) 的一份報(bào)告,,生成式人工智能每年可為全球經(jīng)濟(jì)增加 2.6 萬億至 4.4 萬億美元,,這標(biāo)志著工業(yè)運(yùn)營的范式轉(zhuǎn)變。
生成式人工智能正在給生命科學(xué),、化學(xué),、軟件工程和產(chǎn)品研發(fā)等各個(gè)行業(yè)的研發(fā) (R&D) 帶來一場革命。
●在生物技術(shù)制藥行業(yè),,Entos 等公司正在使用生成式人工智能和自動(dòng)化合成開發(fā)工具來設(shè)計(jì)小分子療法,。
●軟件工程中的人工智能集成顯著提高了生產(chǎn)力,微軟的 GitHub Copilot 幫助開發(fā)人員將任務(wù)完成速度提高了 56%,。
●在產(chǎn)品研發(fā)中,,人工智能可以優(yōu)化虛擬設(shè)計(jì)和仿真,從而實(shí)現(xiàn)更高效的物理測試規(guī)劃,,并減少物理構(gòu)建和測試的時(shí)間,。
●在客戶服務(wù)運(yùn)營中,生成式人工智能每小時(shí)可將問題解決率提高 14%,,并將處理問題的時(shí)間減少 9%,。
工作結(jié)構(gòu)也在發(fā)生轉(zhuǎn)變。生成式人工智能預(yù)計(jì)將自動(dòng)執(zhí)行 60% 至 70% 的任務(wù),,這些任務(wù)會(huì)占用員工大量時(shí)間,,特別是那些需要自然語言理解的任務(wù)。這種轉(zhuǎn)變?cè)谥R(shí)密集型崗位上更為明顯,,對(duì)高工資和教育部門產(chǎn)生了影響,。勞動(dòng)生產(chǎn)率得到提高。這一潛力的充分實(shí)現(xiàn)取決于技術(shù)采用率和勞動(dòng)力活動(dòng)的有效重新部署,。將生成式人工智能與其他技術(shù)相結(jié)合可以進(jìn)一步放大生產(chǎn)力的增長,。
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△專家評(píng)估該技術(shù)可以比預(yù)計(jì)更早地在某些技術(shù)能力上達(dá)到人類水平
增材制造中的人工智能:根本性轉(zhuǎn)變
●從解決問題到重新定義方法
就在幾年前,提出用人工智能解決制造問題似乎很創(chuàng)新�,,F(xiàn)在,,采用人工智能是解決增材制造問題的主要方向。傳統(tǒng)企業(yè)使用人工智能主要有兩個(gè)目的:發(fā)現(xiàn)未知問題和提高效率,。這種方法的核心是通過人工智能使現(xiàn)有產(chǎn)品更好,、更快、更便宜,。然而,,人工智能往往是現(xiàn)有產(chǎn)品的附加功能,而不是純?nèi)斯ぶ悄墚a(chǎn)品的核心,。
隨著人工智能前沿繼續(xù)以前所未有的速度擴(kuò)展,,越來越明顯的是,人工智能在 3D 打印領(lǐng)域的應(yīng)用方式需要發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變,。這種必要性源于人工智能不斷發(fā)展的能力,,它正在迅速接近人類水平的表現(xiàn)。然而,,人工智能在增材制造領(lǐng)域的應(yīng)用卻落后于金融,、醫(yī)藥、教育,、高科技等其他行業(yè),。人工智能具有學(xué)習(xí)、適應(yīng)和決策的能力,,有可能徹底改變 3D 打印,。從復(fù)雜的設(shè)計(jì)創(chuàng)建到優(yōu)化生產(chǎn)流程,,人工智能的先進(jìn)認(rèn)知能力可以帶來制造業(yè)的突破性進(jìn)步,。
●初創(chuàng)公司的當(dāng)務(wù)之急:超越效率
增材制造領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)可能會(huì)面臨挑戰(zhàn)或機(jī)遇:他們需要超越僅僅讓事情變得更好、更快,、更便宜的目標(biāo),,需要探索人工智能如何成為一種工具,,不僅可以提高生產(chǎn)效率,而且可以推動(dòng)真正的創(chuàng)新,。哪些方法可以利用人工智能創(chuàng)造超越傳統(tǒng)生產(chǎn)指標(biāo)的價(jià)值,?初創(chuàng)公司如何定義只能通過人工智能解決的問題?
應(yīng)對(duì)增材制造中的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)
數(shù)據(jù)是人工智能進(jìn)步的關(guān)鍵組成部分,,但3D打印領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累和管理仍然很少,。與歷史悠久的傳統(tǒng)生產(chǎn)技術(shù)競爭需要大量的數(shù)據(jù)積累。該策略可能涉及從最少的數(shù)據(jù)中提取見解,,并使用這些見解來減少對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的需求,。這就引出了一個(gè)關(guān)鍵問題:如何加速AM數(shù)據(jù)的積累?一種可能的解決方案是各個(gè) 3D 打印公司之間的合作,。如果這些公司能夠建立相互信任并共享數(shù)據(jù),,我們可能會(huì)看到巨大突破。
協(xié)作數(shù)據(jù)共享作為可能的解決方案
建立信任網(wǎng)絡(luò)和共享開放數(shù)據(jù)以使公司能夠交流見解和經(jīng)驗(yàn)的概念可以成為克服數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的寶貴解決方案,。想象一下這樣一個(gè)場景:全球各地的增材制造公司共享他們的打印成功和失敗數(shù)據(jù),、材料屬性信息、機(jī)器參數(shù)和設(shè)計(jì)優(yōu)化策略,。這個(gè)共享數(shù)據(jù)池將成為人工智能算法的寶貴資源,,使它們能夠以前所未有的速度學(xué)習(xí)和改進(jìn)。
這種協(xié)作方法的優(yōu)點(diǎn)包括快速學(xué)習(xí)和創(chuàng)新,、增強(qiáng)的預(yù)測模型,、優(yōu)化的材料使用和跨行業(yè)應(yīng)用,。通過訪問更廣泛的數(shù)據(jù),人工智能算法可以加快學(xué)習(xí)曲線并更快地提高 3D 打印技術(shù)的能力,。有了更全面的數(shù)據(jù),,增材制造中的預(yù)測模型可以變得更加準(zhǔn)確,從而減少打印故障并提高輸出質(zhì)量,。共享數(shù)據(jù)可以更好地理解和優(yōu)化 3D 打印中使用的材料,,從而減少浪費(fèi)和成本。從增材制造某一領(lǐng)域獲得的見解可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域,,從而促進(jìn) 3D 打印各種應(yīng)用的創(chuàng)新,。
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2024 年前瞻性問題
增材制造領(lǐng)域人工智能未來的一些關(guān)鍵問題:
●定義僅人工智能問題:如果我們要確定 3D 打印中只能通過人工智能解決的問題,它們與當(dāng)前解決的問題有何不同,?
●數(shù)據(jù)共享協(xié)作:增材制造公司如何克服競爭障礙,,有效共享數(shù)據(jù)?什么樣的合作模式既安全又有益,?
●超越效率:除了效率,、速度和降低成本之外,人工智能如何為 3D 打印做出貢獻(xiàn),?是否存在人工智能可以獨(dú)特地增強(qiáng)增材制造的未開發(fā)領(lǐng)域,?
●數(shù)據(jù)利用策略:鑒于當(dāng)前 3D 打印中數(shù)據(jù)可用性的限制,可以采用哪些創(chuàng)新策略來最大化現(xiàn)有數(shù)據(jù)集的價(jià)值,?
●初創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)新:增材制造領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)如何利用人工智能不僅增強(qiáng)現(xiàn)有的制造流程,,而且創(chuàng)造顛覆性的技術(shù)或方法?培育這種創(chuàng)新需要什么樣的支持或生態(tài)系統(tǒng),?
結(jié)論
增材制造中人工智能的未來之路不僅是優(yōu)化現(xiàn)有技術(shù),,而且是探索未知領(lǐng)域、重新定義制造范式以及解鎖前所未有的定制,、效率和創(chuàng)新水平,。隨著增材制造的發(fā)展,人工智能與 3D 打印的集成必須超越傳統(tǒng)界限,,培育創(chuàng)造力,、協(xié)作和可持續(xù)發(fā)展的文化。最終目標(biāo)是建立一個(gè)不僅高效,、富有成效,,而且具有適應(yīng)性、響應(yīng)性和責(zé)任感的制造生態(tài)系統(tǒng),。通過充分利用人工智能的潛力,,增材制造行業(yè)可以為未來鋪平道路,在未來,制造業(yè)不僅是制造東西,,而且是創(chuàng)造更智能,、更個(gè)性化和更可持續(xù)的解決方案,以滿足社會(huì)不斷變化的需求和價(jià)值觀,。
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