Faciendi additamentum potentiae est ut permittat unum creare partes seu res in demanda in fabricandis, machinationibus autocineticis, ac etiam in spatio exteriore. Sed provocatio est ad cognoscendum quomodo obiectum 3D impressum nunc et in futuro operetur.
Experimenta physica, praesertim metallorum adiectiva fabricanda, tarda et pretiosa sunt. Etiam haec exemplaria computationaliter pretiosa est et tempus consumens.
Problema multiplex est et implicat gas, liquida, solida, et transitus inter eos phase. Faciendi additamentum etiam amplis spatiis et temporalibus squamis habet. Hoc effecit magnos hiatus inter physicas quae in parvo magnitudine et ad realem productum fiunt.
Ingenium programmatum apud Apple et Professorem Civilis et Environmental Engineering in Universitate Illinois, has provocationes alloqui conantur AI et discendi apparatus. Utuntur alta doctrina et retiacula neural ad praedicere exitus complexorum processuum, qui in fabricandis additivis implicantur, relationem inter processus, structuram, proprietates et effectus instituere cupiunt.
AI Exemplaris retis neuralis Current, magna copia notitiarum formandi eget. Sed in agro vestibulum additivorum, summus fidelitatis notitia obtinenda difficilis est, secundum indagatorem. Ad necessitatem notitiarum reducendam, investigatores physicam retis vel PINN informatiis consectantur.
Leges conservationis incorporantes, aequationum differentialium partialium expressarum, reducere possumus quantitatem notitiarum quae opus est ad instituendum ac promovendum facultatem exemplorum hodiernorum.
Utens Frontera et Stampede2 supercomputatores in Texas Provectus Computing Centrum (ex #10 et 36 velocissimo in mundo, ut mensis Iunii 2021), Investigatores dynamica simulaverunt duorum experimentorum Probatio: exemplum solidificationis 1D cum metallis solidis et liquidis. penitus; et exemplum laseris trabis liquescens probationum e anno MMXVIII NIST Additiva Vestibulum Benchmark Test Series.
In solidificatione 1D casu data ex experimentis in network neural inponunt. In laseris trabes probationibus liquefacientibus, notitias experimentales adhibebant necnon ex simulationibus computatoriis. Etiam difficilem cogendi modum explicaverunt ad condiciones limitandi, quam dicunt aeque magnum esse in problema solvendo.
Exemplar retis neuralis quadrigae dynamica vis duorum experimentorum recreare poterat. In casu NIST provocare, temperaturam et stagnum liquescentem longitudinis experimenti intra 10% effectuum praedixit. Exemplar in notitia ab 1.2 ad 1.5 microseconds instituerunt et praedictiones in ulteriore tempore usque ad 2.0 microseconds ascendere fecerunt.
Hoc primum est quod retiacula neuralis metallicis additivis fabricandis processus modellis applicata sunt. Ostenderunt physici informati machinam discendi, ut suggestum perfectum ad compagem notitiarum et physicarum incorporandi, magnas potentias in agro fabricando additivorum habere.
Machinatores in futuro retiacula neurali utentes sicut ieiunium instrumentorum ad praenuntiationem gubernationem praebent in parametri electione pro processu fabricando additivo, verbi gratia, celeritas laseris vel temperationis distributio — et ad describendam relationes inter parametris ac proprietates processus additivorum fabricandi. ultimae productae, ut superficies eius asperitas.
Si client proprietatem specificam requirit, scies quid pro processu parametri tui fabricandi utaris.
Mense Maio 2021 investigatores modificationem elementi finiti existentis proposuerunt methodi compagis in fabricandis additivis adhibitis ad videndum si eorum ars melius praedictiones de benchmarks existentibus acquirere posset.
Miro recenti experimento additivorum fabricationis ex Argonne National Lab involuto laser movente, investigatores ostenderunt simulationes, quae in Frontera fiebant, ab his in experimento minus quam 10.3% profunde differre et communem experimentalem figuram chevron-typis in experimentis cepisse. metallum superficiem.
Investigationis inquisitionis beneficia ex continua incremento technologiarum computandi et foederati in magna observantia computandi.
Frontera studia non solum accelerat ut eorum, ianuam machinae et alta studia discendi aperit in campis, ubi notitia disciplinarum late praesto non est, potentialem AI investigationis dilatare.
Maxime excitando punctum est cum videris exemplar AI tuum posse futura praedicere utendo tantum parva notitia existentium. Quaedam de evolutione processus discit.
Antea inquisitores non admodum confidebant num possent bona accuratione de caliditate, velocitate et geometria instrumenti gasi-metalis praedicere. At illi ostenderunt se facere posse Data coniecturae.