AI e AM: una potente sinergia

Robin Tuluie, fondatore e co-CEO, PhysicsX

Nel mondo della progettazione digitale, alla base dell'innovazione nella produzione avanzata, il "deep learning" dell'intelligenza artificiale ha il potenziale per trasformare il modo in cui il mondo realizza i prodotti, in modi altamente positivi.

C’è un’urgente opportunità, proprio ora, di sfruttare appieno gli strumenti dell’ingegneria assistita da computer (CFD, FEA, simulazione elettromagnetica e altro) utilizzando le capacità dell’intelligenza artificiale. Sì, stiamo parlando di ottimizzazione della progettazione, ma si tratta di un'ottimizzazione mai vista prima, automatizzata con l'apprendimento automatico, a una velocità e a un livello di precisione ben oltre ciò che può essere realizzato oggi dalla maggior parte dei produttori.

Stiamo parlando di passi da gigante in termini di efficienza e precisione: gli strumenti di intelligenza artificiale possono ridurre i tempi di simulazione da ore a soli secondi, utilizzando il deep learning per valutare automaticamente, e quindi modificare in modo incrementale, la geometria di una parte, entro i limiti dettati dall'utente, in ordine per creare risultati specifici. Il progetto finale risultante raggiunge la combinazione ideale di tutti gli attributi a cui i suoi produttori hanno dato priorità: peso più leggero, riduzione dello stress e della fatica, flusso di fluido ottimale, scambio di calore, conduttività, durata, consolidamento delle parti e altro ancora.

Com'è possibile? Con meno calcoli, non di più.

Ora non si può sfuggire alle leggi della fisica; devi dedicare la massima attenzione alla progettazione, utilizzando gli strumenti CAE leader di mercato più compatibili con i requisiti di prodotto della tua azienda. Ma ciò che il software di intelligenza artificiale può aggiungere alla piattaforma di progettazione digitale è la capacità di lavorare con gli strumenti di simulazione esistenti e di ridurre la necessità di calcolare ogni singola equazione differenziale coinvolta.

L’intelligenza artificiale realizza questa impresa risolvendo le equazioni CFD o FEA in un modo non tradizionale: l’apprendimento automatico esamina, e quindi emula, il comportamento fisico complessivo di un progetto, non ogni singolo problema matematico che è alla base di tale comportamento. Ciò utilizza molte meno risorse computazionali ottenendo al tempo stesso una valutazione estremamente solida del progetto in ogni ambiente applicabile. Centinaia di migliaia di candidati alla progettazione possono essere simulati e valutati in meno di un giorno. In conclusione: l'applicazione dell'intelligenza artificiale amplifica i tipici miglioramenti prestazionali del 10-20% dei soli strumenti di simulazione, fino al 30% e oltre. (Naturalmente, ne consegue che i test nel mondo reale delle parti finite rimangono un compito essenziale per garantire che tutti i parametri di qualità e prestazione siano soddisfatti.)

Sebbene l'apprendimento automatico possa certamente apportare vantaggi alla progettazione di prodotti realizzati tramite qualsiasi tipo di processo o tecnologia di produzione, è con la produzione additiva (AM) che l'intelligenza artificiale è forse la più complementare. L’apprendimento automatico può esplorare a fondo lo spazio di progettazione AM, identificando il vero limite di ogni tipo di fisica che si applicherà a un componente specifico. Ciò libera il potere unico dell'AM di fornire qualsiasi livello di complessità geometrica consentirà la soluzione più creativa ed economicamente vantaggiosa per una difficile sfida ingegneristica.

Questa combinazione di produzione additiva e intelligenza artificiale è stata ora applicata con successo per ottimizzare e migliorare le prestazioni di diversi articoli prodotti con la tecnologia additiva, come uno scambiatore di calore stampato in 3D utilizzato sui motori a reazione, una moto vincitrice del campionato, le pale della girante di una pompa cardiaca per pazienti con insufficienza cardiaca e decine di altre applicazioni in settori avanzati.

Inoltre, anche alcuni produttori di sistemi AM hanno riconosciuto il valore di questa capacità di migliorare le proprie macchine, risparmiando tempo, migliorando le prestazioni e perfezionando la precisione delle proprie stampe.

Ecco un esempio interessante di un fornitore di apparecchiature AM che ha utilizzato un software di deep learning per ottimizzare la propria stampante 3D:

Ora che l’AM avanzata in metallo produce parti certificate per razzi, aerei e industria pesante (petrolio e gas, energia, ecc.), la domanda dei clienti per apparecchiature di volume maggiore è in aumento. Diversi anni fa, in previsione di ciò, Velo3D con sede in California ha iniziato a progettare il suo Sapphire XC di volume maggiore (capacità extra, con una camera di costruzione più grande del 400%) per includere otto laser da 1.000 watt, quattro volte di più del suo Sapphire originale. macchina.