人工智能+3D打印机=？

一个 CAD 元数据。这仍未是姪公司可以从数据挖掘里曾得益于的区域内，例如，当代市场竞争上的大多数操作系统二阶决建议书仍未用到数据挖掘根据未及定友的给定向顾客故又称建言智慧其设计建议书。此每一次被称为创成式其设计。数据挖掘也主要用途代数提高临时工效率，迄今许多操作系统二阶决建议书也提出批评了建言。

© 3D现代科学深谷新政策

3D现代科学深谷在《数据挖掘给装配业带来的七大关键革命》一文里回忆说，其工程师或总工程师将其设计尽有可能以及碳立体化，装配工具和效益受限制的值回传到创成式其设计操作系统里。然后，通过创成式操作系统探究二阶决建议书的所有有可能的排列，并更快“降解”其设计最合适建议书。最后，它为了让数据挖掘来试验中和努力学习每次迭代哪些应，哪些无效。创成式其设计操作系统可以帮助人类顺利进行难以付诸的复杂建模每一次，如果你将要想法提高临时工效率航机的机翼其设计，或原先电动车的扰流板或电池其设计甚至只是主要用途手机很薄的塑料模具 ，通过创成式其设计操作系统，可以在一天内顺利进行相等于50,000天的工程其设计。

/ 数据挖掘赋能工艺建议书和恒星质量保证

首先我们来理二阶一下，为什么对于在增材装配 (AM) 微电脑里整理的大量控管数据资料也不能付诸良好的恒星质量支配？我们只能装配值得注意的增材装配研磨每一次由数千个层组成，每个层亦会降解几 MB 的光栅立体化或短时间序列控管和仪器数据资料，从而为常见的装配场景导致原先技术数据资料包。在耗用短时间、可重复性和数据资料临时工效率方面，通过数据资料来指导研磨作业好处将是巨大的。

到迄今为止，用到上位图和信号执行原先技术的经典数据资料系统性也可以临时工，事实上它们被最常主要用途这项任务。但是，由于 AM 增材装配装置里并不有所不同的机械装置黎曼圆锥形和工艺条件会导致如此多的工艺相互依存，因此即使如此，寻觅有别于系统性插值的无论如何值立体化以对装置获取“无论如何”务必仍然是不有可能的。

在《增材装配其设计（DfAM)指南》这本书里，引述了AM机械装置恒星质量不良影响因素的小松上图，在小松上图里详尽的举出了不良影响研磨恒星质量的160多种因素，仅仅是等离姪扫描每一次，就最主要了扫描线长度，扫描线种类，以外以外形，内以外形，扫描形式，扫描速度，粒子束矫正，收缩补偿，扫描线顺序，装入间距，装入方向，等离姪增益，（离）聚焦，以外层装入值，偏差等等。可见要通过人的充分来驾驭和平衡160多种不良影响研磨恒星质量的给定是相当难的。

数据挖掘将要主要用途工艺建议书的提高临时工效率，最主要碳立体化和3D存储协作空间的最佳为了让。这不仅可以耗用效益，而且不仅可以更为应地装配机械装置，而且更为可不间断。

如果 3D存储元数据仍未过提高临时工效率，那么数据挖掘的要点有可能会放到所用到的 3D 存储工艺、碳立体化恒星质量和缓冲器恒星质量上。如今，许多装配商仍未在他们的微电脑里自带了大屏幕和仪器，可以跟踪存储并发出警报或在应时暂时存储。在此迭代里，举足轻重的是要了二阶在存储每一次里如何定友机械装置的恒星质量，以没多久只能定友所须的测量个数。定友微电脑应在哪个阈个数下执行哪个动作也很举足轻重。直到现在，一些插值仍未只能独立定友这些值，并在仍未整理的数据资料的为根基全面开发其设计仿真。

数据挖掘提高临时工效率存储工艺与恒星质量支配

© EOS

根据3D现代科学深谷的市场竞争了二阶，具有自带 AI 的每一次控管系统会将支持这种演进，并付诸从全细节试验中雏形为智慧试验中的直接工具。根据3D现代科学深谷的市场竞争观察，国内通过AI来来进行增材装配研磨恒星质量支配的姪公司迄今最主要以色列的printsyst，美国的addiguru，德国的nebumind，以及比利时的Nnaisense 。

其里，EOS 与比利时操作系统获取商 NNAISENSE 协力，为其DMLS 3D存储报表开发其设计十六进制双胞胎。在存储每一次里，用到显微镜断层扫描 (OT) 从每个存储层捕获热上位图，并与 AI 数据系统性的上位图来进行比较。这样可以立即检测到异常有可能，并在应时暂时存储每一次，从而耗用碳立体化和效益。

NNAISENSE 开发其设计的仿真是一种自我全权负责的最深处努力学习手段。迄今，曾受 PyraMiD-LSTM（借助于克尔长短期记忆）的很感兴趣，换用了卷积和周而复始执行。有力的借助于立体化使EOS 与 Nnaisense 姪公司只能以每层 4MP 的分辨率通过GPU 在不到 2 小时的短时间内计算平均 1000 层的数据系统性。

将重构监测数据资料与数据系统性数据资料来进行对比，然后可以在恒星质量评估里更为详尽地考虑数据系统性结果对研磨结果的不良影响。当然，AI 只能针对并不有所不同的碳立体化并不一定来进行训练，根据3D现代科学深谷的了二阶，并不有所不同的碳立体化对研磨尽快，对每一次的敏感程度是不一样的。AI不仅可以努力学习并不有所不同碳立体化在一些已可知的于其和宽阔前面里机件的不良影响，而且还努力学习微电脑内氧气悬浮特有种和机械装置放于前面对研磨结果导致的不良影响。

像这种以钢制平均为 140 毫米的碎石机尖头这样的磨损部件通过 LMD 工艺来进行修补。由于数据挖掘，修补不原则上以外层的每一次将取得提高临时工效率。

© Apollo Machine and Welding Ltd, Fraunhofer ILT

开发其设计的 AI 的另一个用例是提高临时工效率扫描手段或报表设置，以接收更为平滑的控管结果，从而获得更为平滑的机械装置恒星质量。而且，这些都不必协作单个作业，用到珍贵的微电脑存储短时间并浪费珍贵的资源（粉末状、能源、试验中、体力劳动……）。付诸这一尽有可能将真正扭转当代如何付诸 AM 增材生导致产作业的提高临时工效率，并向负义务的装配迈向举足轻重一步。

在开发其设计故又称，根据3D现代科学深谷的市场竞争观察，Fraunhofer旗下的研究临时工所在数据挖掘与增材装配混合里获得了很多一个里心性的进展，其里Fraunhofer IWS的专家通过“数据挖掘”（AI）和“数据挖掘”的现代化工具来增高对研磨每一次的理二阶，由Fraunhofer IWS微电脑学习和数据资料管理临时工组来进行研究临时工。通过数据挖掘，可以寻觅这些数据资料泛洪里的隐藏建立联系。

一般来说的系统性插值将实测的仪器个数与研究临时工所的粉末状数据资料库建立联系起来，并评估全面的工艺值。根据3D现代科学深谷的了二阶，微电脑逐渐努力学习如何来作出自己的不得不。例如，可以自主断定究竟可以坚信等离姪熔覆增材装配每一次里浓度的轻微升较高，还是只能在导致整个缓冲器的研磨出现恒星质量缺失早先立即作出要务。

在“ futureAM-下一代增材装配”联合工程项目里，Fraunhofer 的六个研究临时工所汇集了碳立体化、数据挖掘、等离姪、工艺支配能多项原先技术和专业常识，以将增材装配推向原先的较高度。

/ 数据挖掘赋能碳立体化开发其设计

正如数据挖掘在口服应用领域的功用，一款原先药从开始开发其设计到临床研究临时工便到大批量竞争，通常只能10-15年；随着十六进制政治经济一时期的来临，大数据资料、数据挖掘等原先技术的运用于，将较短口服开发其设计短时间，增高临时工效率和恒星质量。在精细化工从业者，人们有热衷实施AI驱动的二阶决建议书以见到原先药并较快将其推向市场竞争的速度。食品和口服管理局全面推动了这种热衷，促进将基于AI的原先技术主要用途口服开发其设计的创原先。大体上来说，AI和数据挖掘宗旨扭转口服见到每一次，从而提高财务效益和主板短时间。

全世界有数以百万计的商业碳立体化，其特点是数百种并不有所不同的属性。用到有别于原先技术探究我们对这些碳立体化所了二阶的信息，提出批评原先的物质，上皮细胞和系统会，是一个艰苦的每一次，有可能只能数月甚至数年。通过了二阶原有碳立体化数据资料里的根基相关性，估算缺失的本体，数据挖掘可以更快，较高效，准确地提出批评具有尽有可能本体的原先碳立体化 – 从而较快开发其设计每一次。

值得注意的真的，将遭遇在3D存储应用领域的碳立体化开发其设计方面，数据挖掘将在两个维度上与此相反：提高碳立体化开发其设计的财务效益和开发其设计周期。

数据挖掘将在创建更为坚固、更为轻、更为灵活且价格更为低的碳立体化里发挥难以想像或许的功用。

在这种特定有可能下，数据挖掘通常可以用来开发其设计原先碳立体化。碳立体化现代科学家只只能将所须的属性回传程序，数据挖掘插值没多久可以数据系统性哪些立体有机化学结构上上可以在表征水平上混合在一起，从而创建具有所须功能和属性的结构上。

根据3D现代科学深谷的市场竞争观察，由美国牛津大学的合伙数据挖掘姪公司Intellegens开发其设计的一种原先的数据挖掘插值已被主要用途其设计一种原先的磁性增材装配镍基铝。根据Intellegens的应为，该插值为团队耗用了大平均15年的碳立体化研究临时工短时间和大平均1000万美元的开发其设计效益。Intellegens的Alchemite™最深处努力学习插值其设计的原先铝是通过定向电磁场沉积层（DED）磁性3D存储工艺来进行装配的，该铝可意味着增材装配所须的机动性尽有可能，主要用途装配超音速增压器机械装置。

另以外一个商业立体化的事例是Citrine智慧碳立体化该平台基于尖故又称AI工具和智慧数据资料管理根基架构搭建而成，可主要用途数据资料驱动的碳立体化和立体有机化学物质开发其设计。该平台可基于数据挖掘仿真，混合顾客故又称跨国姪公司的从业者常识来数据系统性碳立体化在各种制剂下的机动性，减缓碳立体化开发其设计临时工。

Citrine智慧碳立体化该平台可以更快搜索1150万种粉末状和固态颗粒的一组。该平台通过针对尽有可能碳立体化的特性按批次寻找一组，鉴别关联的数据资料集和数据资料流，创建碳立体化感可知的数据资料结构上；然后基于数据资料来，降解，相应和验证仿真。

而此前，3D现代科学深谷通过《减少15年的努力，数据挖掘其设计磁性3D存储的原先铝》一文，揭示了Intellegens的Alchemite™最深处努力学习插值其设计的另以外一款原先铝，这款原先铝是通过定向电磁场沉积层（DED）磁性3D存储工艺来进行装配的，该铝可意味着增材装配所须的机动性尽有可能，主要用途装配超音速增压器机械装置。

除了单一碳立体化的开发其设计，正如Fraunhofer在futureAM工程项目里的见到，通常换用单一碳立体化其设计航机增压器整个缓冲器不是很应，因为缓冲器不会在所有点上都曾受到有所不同的热量。最好只在浓度很较高的区域内用到昂贵的较高电容器碳立体化，在其他地区，用到较没多久宜的碳立体化就更多了。这正是增材装配系统会可以付诸的，一旦数据挖掘学会了研磨所须的超铝，下一步是将各种较高机动性碳立体化整合到一个缓冲器里。

可以未及见，期望任何不用到AI的操作系统驱动原先技术迟早会被替代。操作系统开发其设计人员和装置装配商肩负着开发其设计其设计电子产品，重原先定友增材装配界线的巨大义务。如果多台增材装配装置只能通过AI 为其顾客带来实用或商业价个数，则其他从未运用于AI 原先技术的恶性竞争电子产品极有有可能在期望5-10年内难以在市场竞争上生存。

可知之既深，行之则几倍，3D现代科学深谷为业界获取全球性视角的增材与智慧装配最深处观察，有关3D存储在增材装配应用领域的更为多一个里心分享，请不间断关注3D现代科学深谷的深谷凹凸三部。

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