الذكاء الاصطناعي لتصحيح أخطاء الطباعة ثلاثية الأبعاد
طور باحثون في الولايات المتحدة، تقنية هي الأولى من نوعها، لتصحيح أخطاء الطباعة ثلاثية الأبعاد.
وتعتمد التقنية الجديدة على ”التعلم العميق للآلات، وخوارزميات الذكاء الاصطناعي“، وفق ما نشره موقع ”تك إكسبلور“.
وتصنع الطابعات ثلاثية الأبعاد أجزاء خاصة بالأجهزة الكهرومغناطيسية شديدة الحساسية وفقًا للطلب، بتكلفة منخفضة ودقة عالية.
وكانت الطريقة الوحيدة لتحديد أخطاء الطباعة، لفترة قريبة، هي تصنيع جهاز واختباره أو استخدام المحاكاة الخطية، وكلا الطريقتين مكلف، وغير فعال.
ونقل الموقع عن جريج هوفر، الأستاذ المساعد في كلية الهندسة الكهربائية في جامعة بنسلفانيا، قوله إن ”الأخطاء تحدث بكثرة خلال عملية تصنيع أي جزء من الأجهزة الكهرومغناطيسية“.
وأضاف هوفر: ”تعتمد الأبعاد على طول الأمواج، بدلًا من وحدات القياس العادية، وقد يتسبب أي عيب صغير بفشل النظام تمامًا، أو تدهور عمليات التشغيل“.
وفي مشروع سابق، ربط الباحثون الكاميرات برؤوس الطابعة، والتقطوا صورة في كل مرة يُطبع فيها شيء ما.
وعلى الرغم من ابتعادهم عن الغرض الأساس للمشروع، حصلوا في النهاية على مجموعة بيانات يمكن إدخالها إلى خوارزمية معينة لتصنيف أنواع أخطاء الطباعة.
وأشارت الدكتورة ديانا سيشنز، الباحثة في الهندسة الكهربائية من جامعة بنسلفانيا، إلى أن ”البحث يقوم على إنشاء مجموعة بيانات ومعرفة معلومات تحتاجها الشبكة العصبية“.
وقالت سيشنز: ”نستخدم المعلومات من الصور البصرية ذات الدقة المنخفضة، للتنبؤ بالأداء الكهرومغناطيسي دون الحاجة إلى إجراء عمليات محاكاة أثناء عملية التصنيع“.
وأضافت أنه ”من خلال الصور نستطيع تحديد احتمال وجود مشكلة في عنصر معين، ثم دربنا شبكة عصبية على تحديد أخطاء تتسبب بمشكلات في الأداء، وكانت التجربة ناجحة“.
وذكر ”تك إكسبلور“ أنه ”مع تحديد تأثير الأخطاء على الأداء الكهرومغناطيسي، أصبحت إمكانية تصحيح الأخطاء أثناء عملية الطباعة أقرب إلى الواقع، لا سيما أن الآلات الكهرومغناطيسية ذات آلية عمل دقيقة، وحساسية عالية“.
وأشار الموقع إلى أنها ”تعمل وفق منهجية الأمواج الصوتية، أي أنها تستقبل المعلومات كبيانات مدخلة وتعالجها ثم تعيد إرسالها كمخرجات“.
واعتمد الباحثون مبدأ التغذية الراجعة، الذي يقوم على استخدام تلك المخرجات ضمن شبكة عصبية لنموذج تعلم آلي ليتدرب عليها ويعالجها للحصول على مخرجات جديدة في كل مرة.
وطبق الباحثون مبدأ التغذية الراجعة على الطابعات ثلاثية الأبعاد، وأدخلوا البيانات المأخوذة من تجارب سابقة، من خلال تحليل صور كاميرا وضعت ضمن طابعة ودربت الشبكة على معالجة هذه الصور للحصول على مخرجات تجسد الأخطاء التي حصلت أثناء عملية المعالجة.
وقال الباحث هوفر: ”بعد إجراء التعديلات التي تلي هذه العملية، يمكن أن نبدأ في إنشاء هذا النوع من التحكم في التغذية الراجعة، ما يعني أن النتائج التي حصلنا عليها يمكن استخدامها كمدخلات في عملية إصلاح الأخطاء في الطابعات ثلاثية الأبعاد“.
