AI in laserji osvetljujejo pot do revolucije v proizvodnji..
Z uporabo umetne inteligence (AI) za boljše razumevanje zapletene fizike laserskega rezanja, varjenja ali vrtanja, raziskovalci upajo, da bodo omogočili internetno upravljanje laserskih proizvodnih sistemov. Tako bi lahko izdelovali želene izdelke na zahtevo, kar iz udobja doma.
Ker so laserji električno gnani, jih je lažje vključiti v računalniško vodene sisteme, zaradi česar so idealni za kibernetsko-fizične sisteme. Vendar pa širok spekter lastnosti laserjev, ki omogoča njihovo uporabo v številnih aplikacijah, hkrati postavlja pomembno tehnično vprašanje: kako najti najboljše parametre za določeno nalogo?
Tradicionalno bi rešitev temeljila na intuiciji uporabnika in metodi poskusov in napak, vendar lahko optimizacija laserskega sistema na ta način traja mesece, kar ni izvedljivo na večji ravni, potrebni za resnično uporabne kibernetsko-fizične sisteme. Poleg tega, tudi če se najde najboljša konfiguracija za določen sistem pri specifični nalogi, ta nastavitev morda ne bo učinkovita za druge vrste materialov.
Raziskovalci z Univerze v Tokiu ta izziv rešujejo z uporabo umetne inteligence (AI) in strojnega učenja (macchine learning). »Zaradi kompleksnosti interakcij med laserjem in snovjo smo bili skeptični, ali je AI dovolj zmogljiv za rešitev tega problema,« pravi Hiroharu Tamaru, profesor na Inštitutu za znanost o fotonih in tehnologiji. »Zdaj pa smo ugotovili, da je, vendar le ob uporabi kakovostnih podatkov.«
Kakovostni podatki so ključnega pomena, saj sistemi strojnega učenja potrebujejo ustrezno usposabljanje.
Za uporabne napovedi algoritmov je pogosto potrebnih nekaj tisoč do nekaj deset tisoč podatkovnih točk. »Zasnovali smo popolnoma avtomatiziran in avtonomen sistem za pridobivanje podatkov, imenovan Meister Data Generator,« pojasnjuje Yohei Kobayashi, profesor na Inštitutu za fiziko trdne snovi Univerze v Tokiu. »Podatkov ni treba ročno zbirati v laboratoriju, saj sistem deluje 24 ur na dan, 7 dni v tednu.«
Meister Data Generator in pametni laserski sistem
Raziskovalci so svojo idejo uporabili v številnih laserskih proizvodnih procesih, nedavno tudi pri laserski ablaciji – uporabi kratkih svetlobnih pulzov za odstranjevanje majhnih količin materiala s površine. V tem primeru so ustvarili visokokakovosten nabor podatkov z usmerjanjem svetlobnih pulzov nastavljive dolžine na vzorec materiala. Tridimenzionalni mikroskop je zagotavljal slike sprememb na površini s hitrostjo približno ene slike na minuto, kar pomeni 1.000 podatkovnih točk na dan.
Ta pristop, temelječ na velikih količinah podatkov, se je izkazal za zelo obetavnega. Sodelavci z Univerze v Tokiu na Univerzi Kyushu v Fukuoki že uporabljajo to metodo v industriji proizvodnje polprevodnikov.
Ogromen potencial
Ko so podatki zbrani, lahko algoritem za globoko učenje (deep learning algorithm) simulira 3D-topologijo, ustvarjeno po obsevanju z več laserskimi pulzi na poljubnih položajih in z različnimi energijami pulzov. Sistem so uporabili na različnih materialih, vključno z dielektriki, polprevodniki in organskimi polimeri.
Sistem Meister Data Generator lahko trenutno samostojno preiskuje različne parametre laserja z naprednimi algoritmi, kot je Bajesova optimizacija, ki med izvajanjem eksperimentov že določa naslednje parametre za testiranje. Ti visokokakovostni podatki imajo potencial, da še dodatno spremenijo laserske proizvodne procese.
Poleg praktičnega potenciala v realnem svetu sta Kobayashi in Tamaru navdušena tudi nad pomenom za osnovne raziskave. Interakcije med svetlobo in snovjo pri tako visokih intenzitetah so kompleksne. Fizika laserske ablacije, na primer, potrebuje nadaljnjo razlago, preden jo popolnoma razumemo. Jakost električnega polja v žarišču laserja je lahko primerljiva s tistim, ki drži atom skupaj, zato preprosti modeli, kot so tisti za taljenje in uparjanje, niso uporabni. Sofisticirane simulacije molekularne dinamike vzbujajo upanje, vendar so zahteve po procesni moči ogromne, saj so fizični procesi med lasersko ablacijo zelo raznoliki — laserski pulzi so hitri kot nekaj femtosekund, medtem ko taljenje lahko traja mikrosekunde.
Veliki in visokokakovostni nabori podatkov, bodo koristni pri razumevanju interakcij med svetlobo in snovjo pri visokih intenzitetah. Z boljšim razumevanjem temeljne znanosti o laserski obdelavi pa prihaja večji nadzor nad tehnologijo in večji potencial za še večjo transformacijo industrije s pomočjo umetne inteligence
Članek povzet po: AI and lasers light the way to a manufacturing revolution. (n.d.). Nature. https://www.nature.com/articles/d42473-022-00099-w
Fotografije: ThisIsEngineering: https://www.pexels.com/photo/prosthetic-arm-on-blue-background-3913025/P... by Opt Lasers from Poland: https://www.pexels.com/photo/laser-light-on-a-cutting-equipment-7254467/
