最新基于物理的“1000 Kelvin”人工智能软件可能会永远改变 3D 打印 – 3D打印行业资讯网

就在一年前，德国初创公司 1000 Kelvin 推出了 AMAIZE，这是其利用人工智能 (LPBF) 进行 3D 打印的开创性 AI 试点。当许多公司在其品牌中添加“AI”一词时，AMAIZE 作为人工智能在增材制造 (AM) 中的真正应用而脱颖而出。 AMAIZE 利用强大的计算和基于物理的机器学习，优化了 3D 打印行业尚未开发的领域之一——LPBF 机器的刀具路径，并有效减少了成本高昂的试错周期。在某些情况下，该软件甚至可以消除对支撑结构的需求。经过行业多年的努力，让打印一次就“正确”，1000 Kelvin 似乎找到了解决方案。

现在，在 Formnext 2024 上，1000 Kelvin 展示了使用基于物理的先进人工智能的下一个逻辑演变。 AMAIZE 2.0 在原始版本的成功基础上扩展了其在整个金属 3D 打印工作流程中的功能。除了优化刀具路径和影响策略外，AMAIZE 2.0 还包括经过物理数据训练的智能 AI 模型，使设计人员能够在设计阶段在几秒钟内执行适印性检查。然后，他们可以使用人工智能来自动化构建准备，确定正确的方向，在需要时创建优化的支撑结构，优化影响策略，最后为用户提供准确的成本估算。

在接受 3D打印行业资讯网 采访时，首席执行官 Omar Fergani 博士表达了他的使命：“我们努力解决客户最紧迫的问题。因此，AMAIZE 正在迅速发展以解决这些紧迫问题。然而，我们的愿景不仅是实现 LPBF 工作流程自动化，而且要改变所有行业的整个制造流程。”

惊奇2.0

1000 Kelvin 声称其 AMAIZE 1.0 刀具路径优化减少了打印失败，并且在某些情况下将变形程度降低了高达 80%。一些客户甚至能够打印以前无法获得的零件，从而使他们能够解决更大、更复杂的供应问题。由于最新的更新，公司正在逐渐接近完美。更新后的 AMAIZE 软件包含多项新功能，旨在降低成本和故障率，同时增强用户体验，无论其知识水平如何。这些包括：

• 检查适印性：自动验证和优化 LPBF 设计，将重新设计周期缩短 40%。
• 成本估算器：提供准确的成本估算，将报价准确性提高 30%。
• 自动化支撑结构：使用基于物理的装配准备可节省高达 20% 的材料成本。
• 优化您的影响力策略：通过 AI 优化设置确保首次打印质量，将故障率降低 50%。

“一位客户提出了一个需要几个手动步骤的项目：预构建、建模、打印和重新设计。打印失败后，他们必须致电客户，请求更改设计，并进行多轮电话、电子邮件、授权和机器设置。这个过程需要数天时间并消耗大量资源——材料、机器时间、能源。然而，使用我们的技术，第一个项目是自动分析的。我们发现了配方中的问题，进行了纠正，并在第一次尝试中成功打印。”

如果这一切都是真的，那么 AMAIZE 2.0 基本上消除了增材制造设计中通常最耗时、最耗时的任务中的体力劳动。曾经需要四到五名工程师尝试七八次的打印作业现在可以分配给一名员工。

“我们的一个客户是一家服务机构，雇用了五名报价工程师（销售工程师），”Ferghani 解释道。 “他们一整天的工作就是打开电子邮件、检查收到的零件并将其放入事实上的预装配软件中，该软件基本上只有几何特征，没有任何智能。然后，工程师确定模型方向、添加支持、计算成本、创建提案并将其发送给客户，而无需考虑复杂性或失败风险。在销售阶段，这些服务机构大多数都是亏损的。现在，借助 AMAIZE 2.0，除一名工程师外，所有工程师都可以腾出时间专注于其他任务。他们在离开时可以更好地理解发送给客户的提案，同时通过消除多个软件许可证来节省时间并立即降低成本。”

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超越调幅

目前，1000 Kelvin 似乎专注于增材制造领域，但很容易梦想超越 3D 打印行业。 AMAIZE 最初接受了无数 LPBF 物理数据点的训练，以优化激光刀具路径。现在它已扩展到包括支持提供、报价等。毫不奇怪，这项技术可以应用于电子束 3D 金属打印或定向能量沉积等领域。如果它能够在复杂的金属世界中取得成功，那么它也能与聚合物一起使用吗？

我们也已经知道，人工智能正在全球范围内几乎各个领域得到应用。没有理由不相信，凭借 1000 人的资源，Kelvin 最终将能够开始实现整个制造部门的自动化。

“天空才是极限，”费尔干尼总结道。 “当我们讨论这些想法时，我们设定了一个北极星，但我认为最重要的是我有一条道路。我有办法做到这一点。我确切地知道路在哪里，我们需要在哪里转弯以及以什么速度转弯。我想加快时间和空间的速度，但现实是这需要时间。这需要努力。如果说 1000 开尔文团队真的擅长一件事，那就是始终如一，每天都离北极星更近。”