研究者らは、レーザーを使用して物体を作成するほとんどの職人は、
マサチューセッツ工科大学のチームInstitute (MIT) は、機械学習を使用してこのプロセスをより安全にしました。コンピューター サイエンスおよび人工知能研究所の科学者は、潜在的に危険な物質を警告するレーザー カッター用の物質検出プラットフォームである SensiCut と呼ばれる技術を開発しました。
ツールは安価なハードウェアで構成されています3DPCBに収容されたRaspberryPiZeroボードなどのコンポーネント。次に、モジュールはレーザーカッターに接続され、ツールのニューラルネットワークは、材料の表面の微細構造の画像に基づいて材料を識別します。
SensiCutアルゴリズムをトレーニングするには、コマンド38千以上の画像と30種類の素材を使用しました。このツールは、さまざまな材料に対してさまざまな切削速度と設定を使用する方法に関するガイダンスを提供することもできます。
「標準的なレーザーカッターを補完するレンズレスイメージセンサーを使用すると、ワークショップでよく見られる視覚的に類似した素材を簡単に識別でき、全体的な無駄を減らすことができます。これを行うために、ミクロンレベルでの材料の表面構造を使用します。これは、他のタイプの材料と視覚的に類似している場合でも、独特の特性です。これがなければ、大規模なデータベースから資料の正しい名前を推測しなければならない可能性が高いでしょう」と研究者たちは述べています。
読む：
巨大な氷山A74が南極の海岸に衝突
中国で発見された2つの新しい恐竜種
ケスラー効果とは何ですか？また、軌道上での衛星の衝突はいつ、何につながるのでしょうか？