【製造AI最前線】金属3Dプリンティング×AI。【人工知能最新論文】

コメント

注目のコメント

• Saitou Kazuhiro

  U of Michigan 教授 (機械工学), 副学科長

  ・2019年08月16日

  まあこういうのは製造プロセスは違えど昔からある話ですねぇ キッチリやればぺーパー書くにはいいネタですが
  
  こっちのがもっとスゴイと思いますよ
  
  https://newspicks.com/news/4138703
  
  あんまりスゴイ (少なくともビジョンは) ので、来週バンクーバーでやる IEEE CASE 2019 のパネルで紹介しちゃおうかと思ってるぐらいです
  
  http://case2019.hust.edu.cn/Program/Workshop_1.htm
• 安井 洋介

  トヨタ自動車

  ・2019年08月16日

  機械学習などの統計的アプローチに適しているのは、入出力の因果関係を論理的にモデル化できない問題を解くケース。本記事のように加工条件と結果形状の間に論理的な因果関係を定義するのが困難な場合は、従来は実験計画法の領分。今なら教師データ取りまくって機械学習で予測モデルを構築するのが適切ですね。
  
  加工条件でなく、いかに骨格を配置するかの構造設計では離散化モデルで近似的に入出力の関係を数値的に解くことができるので、機械学習のように教師データを用意せずに繰り返し計算で設計パラメータの数値最適解を求められます。こっちも地味に大切。
• 水谷 健

  Parks, Inc. CEO

  ・2019年08月15日

  はじめはモノクロで樹脂のみの3Dプリンティングが可能とされていたが、カラーが可能になり、果ては金属の3Dプリンティングが可能となりました。
  
  3Dプリンターの経済効果は2020年に世界で21兆円になるとも言われています。
  
  誰もが思いのままの金属製品を3Dプリンティングできたら、どんなに豊かな社会になるでしょう。
  
  金属3Dプリンティングの基礎技術の向上に貢献する技術発表の要旨に関する記事です！