原標(biāo)題：蘋果工程師用 AI 賦能“工業(yè) 3D 打印”，讓成品與設(shè)計圖差距大幅縮小

蘋果公司的工程師確實在探索利用人工智能技術(shù)（AI）來賦能“工業(yè)3D打印”，以顯著縮小打印成品與設(shè)計圖之間的差距。這一創(chuàng)新舉措主要依托于機器學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是在預(yù)測增材制造（與3D打印技術(shù)相似但更工業(yè)化）過程中的應(yīng)用。以下是對這一技術(shù)的詳細(xì)解析：

一、技術(shù)背景

增材制造技術(shù)，作為一種先進(jìn)的制造方式，能夠按照設(shè)計圖逐層堆積材料，最終構(gòu)建出復(fù)雜的三維物體。然而，由于增材制造過程中涉及眾多變量，如氣體、液體和固體的相互作用，以及它們之間的轉(zhuǎn)化，使得預(yù)測和控制這一過程變得尤為復(fù)雜。

二、蘋果工程師的創(chuàng)新舉措

1. 機器學(xué)習(xí)預(yù)測增材制造過程：

• 蘋果公司的軟件工程師Zhu Zeliang Liu與伊利諾伊大學(xué)的教授Jinhui Yan組成團(tuán)隊，嘗試使用深度學(xué)習(xí)（deep learning）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural network）來預(yù)測增材制造過程中的每一步驟。

• 他們通過合并守恒定律，并用偏微分方程表示，開發(fā)了物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN），以減少訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量并提高模型的預(yù)測能力。

2. 實驗驗證與成果：

• 團(tuán)隊模擬了兩個基準(zhǔn)實驗的動態(tài)，包括固體和液態(tài)金屬相互作用的1D凝固實驗和激光束熔化測試。

• 實驗結(jié)果顯示，他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠重現(xiàn)這兩個實驗的動態(tài)，并在NIST Challenge中預(yù)測了實驗中的溫度和熔池長度，誤差在實際結(jié)果的10%以內(nèi)。

三、技術(shù)影響與應(yīng)用前景

1. 提高打印成品質(zhì)量：

• 利用AI預(yù)測增材制造過程，可以優(yōu)化打印參數(shù)，減少缺陷，如錯位、裂紋、空穴和變形等，從而提高打印成品的質(zhì)量。

2. 縮短產(chǎn)品開發(fā)周期：

• AI輔助的仿真和優(yōu)化可以顯著減少后期物理測試和調(diào)優(yōu)的工作量，大大縮短新產(chǎn)品的開發(fā)周期。

3. 推動工業(yè)3D打印的發(fā)展：

• 蘋果工程師的這一創(chuàng)新舉措有望推動工業(yè)3D打印技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，使其在制造業(yè)、汽車工程甚至外太空探索等領(lǐng)域中按需生產(chǎn)零件或產(chǎn)品成為可能。

四、結(jié)論

蘋果工程師利用AI賦能工業(yè)3D打印的技術(shù)創(chuàng)新，不僅顯著縮小了打印成品與設(shè)計圖之間的差距，還提高了打印成品的質(zhì)量，縮短了產(chǎn)品開發(fā)周期，并有望推動工業(yè)3D打印技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。這一創(chuàng)新舉措展示了AI在增材制造領(lǐng)域的巨大潛力，為未來的智能制造提供了有力的技術(shù)支撐。