Os pesquisadores notaram que a maioria dos artesãos que usam lasers para criar objetos o fazem.
Equipe do Instituto de Tecnologia de MassachusettsInstitute (MIT) tornou esse processo mais seguro usando aprendizado de máquina. Cientistas do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial desenvolveram uma tecnologia chamada SensiCut, uma plataforma de detecção de materiais para cortadores a laser que os alerta sobre materiais potencialmente perigosos.
A ferramenta consiste em hardware baratocomponentes como uma placa Raspberry Pi Zero alojada em um PCB 3D. O módulo é então conectado a um cortador a laser e a rede neural da ferramenta identifica os materiais com base em uma imagem da microestrutura da superfície do material.
Para treinar o algoritmo SensiCut, o comandoutilizou mais de 38 mil imagens e 30 tipos de materiais. A ferramenta também pode fornecer orientação sobre como usar diferentes velocidades de corte e configurações para diferentes materiais.
“Complementando os cortadores a laser padrãoCom sensores de imagem sem lente, podemos identificar facilmente materiais visualmente semelhantes que costumam ser encontrados em oficinas e reduzir o desperdício geral. Para fazer isso, usamos a estrutura da superfície do material no nível do mícron, que é uma característica única, mesmo quando visualmente semelhante a outro tipo de material. Sem isso, você provavelmente teria que adivinhar o título correto do material em um grande banco de dados ”, observaram os pesquisadores.
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