Augsburg AI නිෂ්පාදන ජාලය-DLR සැහැල්ලු නිෂ්පාදන තාක්ෂණ මධ්‍යස්ථානය (ZLP), Fraunhofer IGCV සහ Augsburg විශ්ව විද්‍යාලය-සංයුක්ත ද්රව්ය සැකසීමේ ගුණාත්මකභාවය සමඟ ශබ්දය සහසම්බන්ධ කිරීමට අතිධ්වනික සංවේදක භාවිතා කරයි.
යන්ත්‍රකරණයේ ගුණාත්මකභාවය නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා CNC ඇඹරුම් යන්තයක ස්ථාපනය කර ඇති අතිධ්වනික සංවේදකය.රූප මූලාශ්‍රය: සියලුම හිමිකම් Augsburg විශ්ව විද්‍යාලය විසින් ඇවිරිණි
Augsburg AI (Artificial Intelligence) නිෂ්පාදන ජාලය 2021 ජනවාරි මාසයේදී පිහිටුවන ලද අතර ජර්මනියේ Augsburg හි මූලස්ථානය පිහිටුවා ඇත- Augsburg විශ්ව විද්‍යාලය, Fraunhofer, සහ වාත්තු කිරීම, සංයුක්ත ද්රව්ය සහ සැකසුම් තාක්ෂණය (Fraunhofer IGCV) සහ ජර්මානු සැහැල්ලු නිෂ්පාදන තාක්ෂණය පිළිබඳ පර්යේෂණ එකට ගෙන එයි. කේන්ද්රය.ජර්මානු අභ්‍යවකාශ මධ්‍යස්ථානය (DLR ZLP).ද්රව්ය, නිෂ්පාදන තාක්ෂණයන් සහ දත්ත පදනම් වූ ආකෘති නිර්මාණය අතර අතුරු මුහුණතේ කෘත්‍රිම බුද්ධිය මත පදනම් වූ නිෂ්පාදන තාක්ෂණයන් ඒකාබද්ධව පර්යේෂණ කිරීම මෙහි අරමුණයි.කෘත්‍රිම බුද්ධිය නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලියට සහාය විය හැකි යෙදුමක උදාහරණයක් වන්නේ තන්තු ශක්තිමත් කරන ලද සංයුක්ත ද්රව්ය සැකසීමයි.
අලුතින් පිහිටුවන ලද කෘත්‍රිම බුද්ධි නිෂ්පාදන ජාලය තුළ, කෘත්‍රිම බුද්ධියට නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලීන් ප්‍රශස්ත කළ හැකි ආකාරය පිළිබඳව විද්‍යාඥයන් අධ්‍යයනය කරමින් සිටිති.නිදසුනක් ලෙස, අභ්‍යවකාශයේ හෝ යාන්ත්‍රික ඉංජිනේරු විද්‍යාවේ බොහෝ අගය දාමයන් අවසානයේ, CNC යන්ත්‍ර මෙවලම් තන්තු ශක්තිමත් කරන ලද බහු අවයවික සංයෝගවලින් සෑදූ සංරචකවල අවසාන සමෝච්ඡයන් සකසයි.මෙම යන්ත්‍රෝපකරණ ක්රියාවලිය ඇඹරුම් කපනය සඳහා ඉහළ ඉල්ලුමක් ඇති කරයි.ඔග්ස්බර්ග් විශ්ව විද්‍යාලයේ පර්යේෂකයන් විශ්වාස කරන්නේ CNC ඇඹරුම් පද්ධති නිරීක්ෂණය කරන සංවේදක භාවිතා කිරීමෙන් යන්ත්‍රෝපකරණ ක්රියාවලිය ප්‍රශස්ත කළ හැකි බවයි.ඔවුන් දැනට මෙම සංවේදක මගින් ලබා දෙන දත්ත ප්‍රවාහයන් ඇගයීමට කෘතිම බුද්ධිය භාවිතා කරයි.
කාර්මික නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලීන් සාමාන්‍යයෙන් ඉතා සංකීර්ණ වන අතර ප්‍රතිඵල කෙරෙහි බලපාන බොහෝ සාධක තිබේ.උදාහරණයක් ලෙස, උපකරණ සහ සැකසුම් මෙවලම් ඉක්මනින් අඳිනු ලැබේ, විශේෂයෙන් කාබන් ෆයිබර් වැනි දෘඩ ද්රව්ය.එබැවින්, උසස් තත්ත්වයේ කපන ලද සහ යන්ත්‍රගත සංයුක්ත ව්‍යුහයන් සැපයීම සඳහා තීරණාත්මක ඇඳුම් මට්ටම් හඳුනා ගැනීමට සහ පුරෝකථනය කිරීමට ඇති හැකියාව අත්‍යවශ්‍ය වේ.කාර්මික CNC ඇඹරුම් යන්ත්‍ර පිළිබඳ පර්යේෂණවලින් පෙනී යන්නේ කෘතිම බුද්ධිය සමඟ ඒකාබද්ධ වූ සුදුසු සංවේදක තාක්‍ෂණයට එවැනි අනාවැකි සහ වැඩිදියුණු කිරීම් ලබා දිය හැකි බවයි.
අතිධ්වනික සංවේදක පර්යේෂණ සඳහා කාර්මික CNC ඇඹරුම් යන්ත්රය.රූප මූලාශ්‍රය: සියලුම හිමිකම් Augsburg විශ්ව විද්‍යාලය විසින් ඇවිරිණි
බොහෝ නවීන CNC ඇඹරුම් යන්ත්‍රවල බලශක්ති පරිභෝජනය වාර්තා කිරීම, පෝෂක බලය සහ ව්‍යවර්ථය වැනි මූලික සංවේදක ඇත.කෙසේ වෙතත්, ඇඹරුම් ක්රියාවලියේ සියුම් තොරතුරු විසඳීමට මෙම දත්ත සෑම විටම ප්රමාණවත් නොවේ.මේ සඳහා, Augsburg විශ්ව විද්‍යාලය ව්‍යුහයේ ශබ්දය විශ්ලේෂණය කිරීම සඳහා අතිධ්වනික සංවේදකයක් නිපදවා එය කාර්මික CNC ඇඹරුම් යන්තයකට ඒකාබද්ධ කර ඇත.මෙම සංවේදක ඇඹරීමේදී ජනනය වන අතිධ්වනි පරාසයේ ව්‍යුහගත ශබ්ද සංඥා හඳුනාගෙන පසුව පද්ධතිය හරහා සංවේදක වෙත ප්‍රචාරණය කරයි.
ව්යුහය ශබ්දය සැකසීමේ ක්රියාවලියේ තත්වය පිළිබඳ නිගමන උකහා ගත හැකිය.කෘතිම බුද්ධි නිෂ්පාදන ජාලයේ අධ්‍යක්ෂ මහාචාර්ය මාර්කස් සෝස් පැහැදිලි කළේ, "මෙය අපට දුන්නක් වයලීනයකට අර්ථවත් වන දර්ශකයකි."සංගීත වෘත්තිකයන්ට වයලීනයේ ශබ්දය අනුව එය සුසර කර තිබේද සහ වාදකයාගේ සංගීත භාණ්ඩයේ ප්‍රවීණතාවයෙන් වහාම තීරණය කළ හැකිය."නමුත් CNC යන්ත්‍ර මෙවලම් සඳහා මෙම ක්‍රමය අදාළ වන්නේ කෙසේද?යන්ත්‍ර ඉගෙනීම ප්‍රධානයි.
අතිධ්වනික සංවේදකය මගින් වාර්තා කරන ලද දත්ත මත පදනම්ව CNC ඇඹරීමේ ක්රියාවලිය ප්‍රශස්ත කිරීම සඳහා, Sause සමඟ වැඩ කරන පර්යේෂකයන් ඊනියා යන්ත්‍ර ඉගෙනීම භාවිතා කළහ.ධ්වනි සංඥාවේ ඇතැම් ලක්ෂණ අහිතකර ක්‍රියාවලි පාලනයක් දැක්විය හැක, එයින් ඇඟවෙන්නේ ඇඹරූ කොටසෙහි ගුණාත්මක භාවය දුර්වල බවයි.එබැවින්, ඇඹරුම් ක්රියාවලිය සෘජුවම සකස් කිරීම සහ වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා මෙම තොරතුරු භාවිතා කළ හැකිය.මෙය සිදු කිරීම සඳහා, ඇල්ගොරිතම පුහුණු කිරීම සඳහා වාර්තාගත දත්ත සහ අනුරූප තත්ත්වය (උදාහරණයක් ලෙස, හොඳ හෝ නරක සැකසුම්) භාවිතා කරන්න.ඉන්පසුව, ඇඹරුම් යන්තය ක්‍රියාත්මක කරන පුද්ගලයාට ඉදිරිපත් කරන ලද පද්ධති තත්ව තොරතුරු වෙත ප්‍රතික්‍රියා කළ හැකිය, නැතහොත් ක්‍රමලේඛනය හරහා පද්ධතියට ස්වයංක්‍රීයව ප්‍රතික්‍රියා කළ හැකිය.
යන්ත්‍ර ඉගෙනීම මඟින් වැඩ කොටස මත කෙලින්ම ඇඹරුම් ක්රියාවලිය ප්‍රශස්ත කිරීම පමණක් නොව, නිෂ්පාදන කම්හලේ නඩත්තු චක්‍රය හැකි තරම් ආර්ථික වශයෙන් සැලසුම් කළ හැකිය.ආර්ථික කාර්යක්ෂමතාව වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා ක්‍රියාකාරී සංරචක යන්ත්රය තුළ හැකිතාක් දුරට ක්‍රියා කළ යුතු නමුත් සංරචක හානි නිසා ඇතිවන ස්වයංසිද්ධ අසාර්ථකත්වය වළක්වා ගත යුතුය.
පුරෝකථන නඩත්තු යනු කොටස් ප්‍රතිස්ථාපනය කළ යුත්තේ කවදාදැයි ගණනය කිරීම සඳහා AI විසින් එකතු කරන ලද සංවේදක දත්ත භාවිතා කරන ක්‍රමයකි.අධ්‍යයනය යටතේ පවතින CNC ඇඹරුම් යන්ත්රය සඳහා, ශබ්ද සංඥාවේ ඇතැම් ලක්ෂණ වෙනස් වන විට ඇල්ගොරිතම හඳුනා ගනී.මේ ආකාරයෙන්, එය යන්ත්‍රෝපකරණ මෙවලමෙහි ඇඳීමේ මට්ටම හඳුනා ගැනීම පමණක් නොව, මෙවලම වෙනස් කිරීමට නිවැරදි කාලය පුරෝකථනය කළ හැකිය.මෙය සහ අනෙකුත් කෘතිම බුද්ධි ක්‍රියාවලීන් Augsburg හි කෘතිම බුද්ධි නිෂ්පාදන ජාලයට ඇතුළත් කෙරේ.ප්‍රධාන හවුල්කාර ආයතන තුන මොඩියුලර් සහ ද්රව්ය ප්‍රශස්ත ආකාරයෙන් ප්‍රතිනිර්මාණය කළ හැකි නිෂ්පාදන ජාලයක් නිර්මාණය කිරීම සඳහා අනෙකුත් නිෂ්පාදන පහසුකම් සමඟ සහයෝගයෙන් කටයුතු කරයි.
කර්මාන්තයේ පළමු තන්තු ශක්තිමත් කිරීම පිටුපස ඇති පැරණි කලාව පැහැදිලි කරයි, සහ නව තන්තු විද්‍යාව සහ අනාගත සංවර්ධනය පිළිබඳ ගැඹුරු අවබෝධයක් ඇත.
පසු කාලය: ඔක්තෝබර්-08-2021