FAMU-FSU工程学院的研究人员正在使用人工智能来创建新工具，以帮助在基于粉末的3D打印中找到缺陷一个耗资220万美元的项目由空军科学研究办公室或AFOSR。
增材制造（也称为3D打印）具有改变制造和原型制造的潜力。基于粉末的制造是一种3D打印方法，其中将粉末形式的材料粘合在一起以创建固体功能零件。
在一个领导的项目中王王FAMU-FSU工程师是工业和制造工程系的副教授，将与宾夕法尼亚州立大学和惠普公司的研究人员合作使用Compinatorial概括或CG，以提高用于预测3D印刷中缺陷的模型的准确性。
Wang说，组合概括代表了一种计算推理能力，它通过模仿人类识别行为来支持下一代AI，从而从数据中产生新知识。”使用这种新兴技术来解决困难的制造难题是令人兴奋的。
该项目的重点是粘合剂喷射，这是一种3D打印技术，该技术使用液体粘合剂将粉末状材料粘在一起。该技术对于创建具有复杂几何形状的高性能组件至关重要，并且比其他金属印刷技术具有更高的生产率。
为什么重要
基于粉末的制造用于许多行业，包括航空航天，汽车，医疗保健和军队，以制造复杂的金属组件。
基于粉末的制造的挑战之一是了解材料如何变成多孔或充满微小的孔，这是粉末扩散和粉末 - 滴滴相互作用导致的常见缺陷。
为了解决这个问题，研究人员将使用正在开发的人工智能工具组合概括，这可以使AI能够在给定从多个数据源中学到的分段知识的新场景上推断出来。
人们可能是一个设计师，他可能是一个设计师，他从现有工作中汲取灵感来创造全新的东西或医生，他们分析患者的症状和病史，以识别表明特定疾病的模式，即使他们以前没有遇到过确切的病例。该方法展示了现有的知识和模式如何导致添加剂制造中的创新解决方案。
通过识别模式和关系，该项目有望提供创新的CG工具来研究通常难以检测的缺陷。通过系统维护和网络安全应用，潜在的好处不仅仅是制造业。
王子说，这项技术可以使制造业民主化，从而使没有经验的制造商更容易从实验室测试到大规模生产。”
合作和学生成功
王团队领导的研究大大受益于研究生，博士后研究人员和教师合作者塔里克·狄更斯（Tarik Dickens）和丽贝卡·唐斯来自工业和制造工程系。Jun Zeng在HP Inc.的增材制造R＆D实验室中领导物理AI引擎集团，而宾夕法尼亚州立大学教授Jingjing Li也是该计划的合作者。
AFOSR的资金将帮助研究人员为大学获得必不可少的实验材料和小规模的测试设备。宾夕法尼亚州立研究小组正在提供基本的模拟和XCT数据建模，以支持FAMU-FSU工程研究人员。
与HP Inc.合作，该计划旨在提供基本的培训和开发机会，包括访问HP 3D打印和卓越数字制造中心的数据，高性能计算资源和学生实习。此外，FAMU-FSU博士学位和本科生曾担任HP实习生。
下一步
该项目展示了跨学科工作的潜力，这些工作将工业和制造工程专业知识与人工智能提供的新功能融合在一起。
Wang说：'王说：“计算数学和物理科学方面的计划正在积极寻求机器学习中的新解决方案以进行科学发现，而我们的项目与这一愿景非常吻合。”我们预计，我们的发现将大大提高国防部研究人员有效利用各种数据源并加快新制造过程和材料的发展的能力。令人兴奋的是，看到未来以及这项研究将来会带我们去哪里。