3D科学谷将通过一系列的《人工智能赋能3D打印》文章供应机器学习和人工智能在增材制造中运用的有利不雅观点，特殊是在粉末床增材制造技能中的运用。
通过探究数据类型、数据来源、实验和仿照数据中的潜在变革以及这些数据在机器学习算法中的适用性，进一步洞悉AI-人工智能的上风，磋商AM-增材制造的潜在方向的愿景。

人工智能赋能制造

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人工智能赋能智能制造进行时

人工智能 (AI) 和增材制造 (AM) 都是颠覆性的新技能。
人工智能已经进入我们生活的许多方面，但在增材制造的天下中还没有完备实现。
由于海量数据和技能的数字化特性，AM-增材制造为机器学习 (ML) 和人工智能供应了巨大的机会。

根据中国机器工程学会名誉理事、同济大学张曙教授：“未来工厂不仅是技能、环境和人，商业的模式和供应链，以及工厂的组织型态都是在动态变革之中，平台化、协同化是大趋势。
”

未来工厂的范例特色是智能制造，作为新一代的物质生产技能，与新一代人工智能技能深度领悟，形成真正的新一代智能制造技能，进而成为第四次工业革命的核心技能引擎。
3D打印以精微材料为出发点、以数字化掌握为手段，创造性地实现了在零件制造过程的同时在制备材料、制备材料的同时在制造零件，将传统上材料选择制备和工艺加工的串行过程转变为成性和成形的并行过程。

进化中的工业革命

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人工智能是智能制造的核心，人工智能 (AI) 的观点是由 John McCarthy提出的，表示机器展示的智能。
最常见的人工智能类型是模拟人类行为的能力和机器不断改进其行为的能力。
学习和提高的任务，对人类来说看似大略，却是一种非常繁芜的认知征象，涉及数百万年的认知和生理进化。

根据《暗知识》，当数据无法被人类感想熏染，它们之间的关系又无法用方程解析表达时，这些数据之间的关系就掉入了人类感官和数学理解能力之外的暗知识大海…系统越繁芜，变量越多，人类越无法把握，机器学习就越得心应手…明知识就像本日的大陆，暗知识就像大海。

自从 AI 观点最初涌现以来，数学家、哲学家、生理学家、神经科学家、认知科学家、打算机科学家、电气工程师和其他人已经取得了巨大的进步。
每个领域都对与人工智能干系的工具和技能的开拓产生了影响。
哲学家通过指出大脑和机器的相似性来产生影响。
生理学、神经科学和认知科学有助于理解人类大脑如何运作和处理信息转发。
打算机科学一贯是开拓数学程序、逻辑和理性推理算法以实现这些想法的根本。

根据《暗知识》，如果说算法是AI引擎的设计，那么算力是AI引擎的马力，数据是AI引擎的燃料。

在当现代界，我们常常会碰着“数据科学”、人工智能和机器学习等术语。
区分这些术语之间的差异很主要。
数据科学是一个非常广泛的跨学科领域，个中利用科学方法、过程和算法从许多数据中提取知识。
它的用场不仅限于人工智能。
虽然 AI 依赖于数据科学的利用，但它并不是数据科学的唯一运用，数据剖析技能的发展是人工智能发展的根本。

为了开拓人工智能，机器须要学习，因此机器学习被表示为人工智能的一个子领域，如图所示被分类为有监督、无监督和强化学习。
学习算法很多，最常见的深度学习算法显示在深度学习子域中。

根据《暗知识》，人工智能的观点像一个洋葱，一层包裹一层，最表面是人工智能，往里面一点是机器学习，再往里面是神经网络，最深层是深度学习…我们本日说到的人工智能，实在便是机器学习里面的神经网络和深度学习。

根据利用的数据类型（标记的历史数据与未标记的开放域数据），ML-机器学习可以分为监督学习和非监督学习。
在监督学习中，历史数据和标记数据用于教模型适应新的丈量或输入。
标记数据的分类和利用先前标记的数据预测趋势用于确定模型输出。
在无监督机器学习中，数据聚类用于查找模式和分组。
强化学习是一种结合利用监督和非监督学习的方法。
ML 中利用的紧张技能是神经网络

人工智能在各种运用中取得了进步，包括语音识别、无人驾驶和自动驾驶汽车、机器人技能、游戏开拓和播放、打算机图形、打算机黑客和垃圾邮件打击。
制造业是受人工智能进步影响巨大的领域之一。
事实上，在银行、金融和保险做事之后，制造业是 AI 的最大支出种别。

人工智能设计3D打印零件

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人工智能在制造业中的运用须要履行智能制造，传感器可以供应现场信息。
智能制造并不是制造业的新观点。
数字孪生是一种以双向方法利用智能制造来改进系统结果和现实天下系统与其数字对应物之间的可预测性的方法。
在工业中广泛利用的数字孪生观点是指利用数字数据表示一个物理系统。

在制造业中利用 AI 的方法有多种，常日从剖析图像或其他数据开始。
有了人类“老师”给予的人工智能的算法，人工智能乃至可以识别繁芜数据中的构造。
因此，它可以在早期检测到与预定义最佳值的偏差，从而可以对过程进行调节。
当数据的记录和处理与过程掌握相结合形成一个自主过程时，就达到了最高水平：智能化调度加工策略。

人工智能赋能增材制造进行时

在3D打印过程掌握方面，根据3D科学谷的理解，德国亚琛的弗劳恩霍夫激光技能研究所Fraunhofer ILT目前能够通过 AI 显著改进金属 3D 打印的结果。
在激光粉末床选区金属熔化 (LPBF) 工艺系统中，利用高分辨率 HDR 相机对每一层中的组件表面进行拍照。
图像数据可以捕捉到两种影响：一方面，可以丈量过程中组件可能发生的翘曲；另一方面，可以仔细检讨表面的粗糙度。
因此，可以在生产过程中对毛病进行分类。

而在人工智能的帮助下，激光参数也可以在过程中进行特定的变动，以便对过程状态的变革做出动态反应。
这提高了零件的质量，并在毛病发生之前加以预防。

人工智能不仅利用户能够优化生产流程，实现零毛病生产。
根据ACAM亚琛增材制造中央，在具有大量繁芜数据的过程中，例如当代光学的发展，人工智能也降落了繁芜性。
开拓过程变得更加清晰、更加确定并且更少依赖于个别专家的直觉。

人工智能赋能3D打印

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l 为什么AM-增材制造与人工智能会发生深度的结合？

AM-增材制造具有天然的数字技能基因，可以显著受益于数据科学、ML-机器学习 和 AI-人工智能的新进展。
鉴于3D打印-增材制造流程中的所有步骤均以数字办法完成，因此有助于流程本身的数据网络和组织。
另一方面，增材制造在设计、工艺准备和3D打印阶段是一个高度自动化的过程。
这会产生许多人类难以可视化、可以理解和解释的系统数据。

人工智能赋能设计

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ML-机器学习可以在数据可视化、图像识别和系统建模方面发挥浸染，以更好地理解3D打印这一繁芜的加工过程。
此外，准备和后处理阶段涉及许多劳动密集型流程，可以通过流程自动化和智能剖析算法来赞助方案和决策。

不仅仅是制造过程，AM-增材制造具有设计过程中高度数字化的CAD模型集成以及构建具有繁芜形态的零件的能力等优点，而NN-神经网络深度学习则善于于避免构建和解决繁芜的多尺度和多物理数学模型。
AM-增材制造和NN–神经网络深度学习的结合已经证明了在工业中实现“敏捷制造”观点的巨大潜力。

人工智能赋能3D打印策略-过程前与过程中

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例如，正如前面所提到的亚琛Fraunhofer的努力，ML-机器学习和 AI-人工智能 可用于优化流程质量并降落3D打印毛病密度，改进反馈掌握以提高过程质量是一个经由深入研究的领域。
更多关于过程质量掌握的例子将在后续文章中供应。

此外，可以通过所谓的并发设计将设计和流程结合在一起来利用人工智能。
在此过程中，构建过程中获取的信息用于自适应地和持续地改进设计。
设计改进可以有多个目标，包括减少构建过程中的残余应力、减轻重量以及提高某些涌现毛病的区域的强度。
在这个领域有很大的创造和创新空间。
由于数字化和打算机模型发挥如此主要浸染，人工智能在3D打印中的运用变得非常主要。

鉴于流程的繁芜性，为了更好的理解在AM-增材制造中中运用 AI-人工智能技能，3D科学谷将人工智能的运用领域分解为3D打印前处理、过程中处理和后处理阶段。

在前处理过程中，ML-机器学习可用于3D打印干系的设计方面（几何设计、拓扑优化、原材料设计和粉末特性）。
在3D打印原材料设计领域，ML-机器学习的最新进展是可以预测材料特性。

关于过程中处理，人工智能用于3D打印过程监控和优化是已被广泛研究的领域之一，根据3D科学谷的市场不雅观察，市场上分为两类类型软件，一种类型是3D打印设备厂商开拓的软件，另一种类型是软件企业开拓的人工智能软件。

人工智能赋能3D打印过程掌握与材料设计

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后处理过程中，目前ML-人工智能在后处理数据剖析中的运用相对较新。
大多数研究都集中在将后期处理数据与流程本身联系起来。
根据3D科学谷的市场理解，在这方面，印度的OPTOMET软件基于其软件开拓者Intech积累的大量3D打印数据，在进行AI和ML在后期处理中的运用研究。
OPTOMET软件只须要输入粉末的参数和加工哀求，系统会自动优化加工参数，可大幅节约人工设置参数韶光，并且避免了人工设置参数导致的大量报废零件产生。

理解人工智能如何赋能3D打印在前处理、加工过程以及后处理过程的智能化水平，3D科学谷将在随后的文章中连续分享。
理解3D打印对第四次工业革命的浸染，以及3D打印与人工智能的互动关系，请参考3D科学谷发布的《3D打印与第四次工业革命》。

知之既深，行之则远。
基于环球范围内博识的制造业专家智囊网络，3D科学谷为业界供应环球视角的增材与智能制造深度不雅观察。
有关增材制造领域的更多剖析，请关注3D科学谷发布的白皮书系列。

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