Các nhà khoa học và kỹ sư không ngừng phát triển các vật liệu mới với các đặc tính độc đáo có thể được sử dụng để in 3D, nhưng quá trình tìm ra cách in bằng những vật liệu này có thể là một bài toán hóc búa phức tạp và tốn kém.

Thông thường, một nhà điều hành chuyên nghiệp phải liên tục thử nghiệm các giải pháp để tạo ra hàng nghìn bản in, đồng thời xác định các thông số lý tưởng giúp in một cách nhất quán vật liệu mới. Các thông số này bao gồm tốc độ in và lượng vật liệu máy in bám vào.

Tuy nhiên, mới đây các nhà nghiên cứu của MIT hiện đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI)  để hợp lý hóa quy trình này. Họ đã phát triển một hệ thống máy học sử dụng thị giác máy tính để theo dõi quá trình sản xuất và sau đó sửa các lỗi trong cách nó xử lý vật liệu trong thực tế.

Các chuyên gia đã sử dụng phương pháp mô phỏng cho mạng nơ-ron cách điều chỉnh các thông số in để giảm thiểu các lỗi, sau đó áp dụng bộ điều khiển đó vào một máy in 3D. Kết quả cực kỳ khả quan và chính xác hơn tất cả các bộ điều khiển in 3D khác trước đây.

Điều này sẽ giúp những quy trình in ấn hàng nghìn hoặc hàng triệu đối tượng không còn quá khó khăn, phức tạp và tốn kém.

Ngoài ra, các kỹ sư cũng có thể dễ dàng kết hợp các vật liệu mới vào bản in, và phát triển các vật thể có tính chất điện hoặc hóa học đặc biệt.

Bên cạnh đó, nó cũng giúp các kỹ thuật viên thực hiện điều chỉnh quy trình in ấn một cách nhanh chóng trong điều kiện vật liệu hoặc môi trường thay đổi bất ngờ.

Wojciech Matusik, giáo sư kỹ thuật điện và khoa học máy tính tại MIT, người đứng đầu Nhóm Thiết kế và Chế tạo Tính toán (CDFG ) chia sẻ: “Dự án này thực sự là minh chứng đầu tiên về việc xây dựng một hệ thống sản xuất sử dụng AI giải quyết vấn đề kiểm soát phức tạp”.

Ông tiếp lời: “Nếu máy móc sản xuất thông minh và lại còn có thể thích ứng với môi trường thay đổi tại nơi làm việc trong thời gian thực, để cải thiện năng suất hoặc độ chính xác của hệ thống. Thì tội gì chúng ta không thử”.

Theo ước tính rằng vào năm 2035, các công nghệ hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo và ứng dụng có thể hỗ trợ để tăng năng suất lao động lên tới 40% trên 16 ngành công nghiệp, bao gồm cả sản xuất.

Các nhà nghiên cứu cũng dự tính AI có thể bổ sung thêm 3,8 nghìn tỉ USD giá trị gia tăng vào năm 2035 cho lĩnh vực sản xuất, tăng gần 45% so với kinh doanh thông thường.

Tóm lại, các nhà sản xuất nói chung đang phải đối mặt với một loạt các thách thức cản trở việc gia tăng tốc độ sản xuất, trong khi vẫn phải bảo đảm cung cấp các sản phẩm có giá trị và chất lượng cao cho khách hàng.

Vì vậy, những áp dụng của AI trong lĩnh vực này đang mang lại những phát triển và sự tiện lợi vượt bậc. 

Ví dụ trong khi kiểm tra chất lượng sản phẩm. Việc kiểm soát chất lượng thủ công bằng mắt thường theo cách truyền thống rất dễ để sót những lỗi nhỏ của sản phẩm.

Với sự phát triển của công nghệ, máy móc hiện đại ngày nay đã được trang bị camera với độ phân giải cao hơn mắt chúng ta gấp nhiều lần – và nhờ đó, phát hiện được những khiếm khuyết dù là nhỏ nhất. 

Thị giác máy cho phép máy móc soi chiếu mọi sản phẩm trên dây chuyền sản xuất và phát hiện ra bất kỳ khuyết điểm nào.

Không dừng lại ở việc phát hiện khuyết điểm, hệ thống còn tổng hợp lại các trường hợp sai lỗi, kết hợp với công nghệ Machine Learning và AI để phát hiện ra các nguyên nhân phổ biến và đề xuất cách khắc phục.