Pētnieki atzīmēja, ka lielākā daļa amatnieku, kuri objektu radīšanai izmanto lāzerus, to dara
Komanda no Masačūsetsas Tehnoloģiju institūtaInstitūts (MIT) ir padarījis šo procesu drošāku, izmantojot mašīnmācīšanos. Datorzinātņu un mākslīgā intelekta laboratorijas zinātnieki ir izstrādājuši tehnoloģiju SensiCut, materiālu noteikšanas platformu lāzera griezējiem, kas brīdina tos par potenciāli bīstamiem materiāliem.
Šis rīks sastāv no lētas aparatūrastādas sastāvdaļas kā Raspberry Pi Zero plate, kas ievietota 3D PCB. Pēc tam modulis ir savienots ar lāzera griezēju, un instrumenta neironu tīkls identificē materiālus, pamatojoties uz materiāla virsmas mikrostruktūras attēlu.
Lai apmācītu SensiCut algoritmu, komandaizmantoti vairāk nekā 38 tūkstoši attēlu un 30 materiālu veidi. Šis rīks var arī sniegt norādījumus par dažādu materiālu griešanas ātrumu un iestatījumu izmantošanu.
“Standarta lāzera griezēju papildināšanaIzmantojot attēla sensorus bez objektīviem, mēs varam viegli identificēt vizuāli līdzīgus materiālus, kas bieži atrodami darbnīcās, un samazināt kopējo atkritumu daudzumu. Lai to izdarītu, mēs izmantojam materiāla virsmas struktūru mikronu līmenī, kas ir unikāla īpašība pat vizuāli līdzīga cita veida materiālam. Bez tā, visticamāk, jums vajadzētu uzminēt pareizo materiāla nosaukumu no lielas datu bāzes, ”atzīmēja pētnieki.
Turpini lasīt:
Milzīgais aisbergs A74 saduras ar Antarktīdas krastu
Ķīnā atklātas divas jaunas dinozauru sugas
Kas ir Keslera efekts, kā arī kad un pie kā novedīs satelītu sadursme orbītā?