Przejdź do zawartości strony

Jak sztuczna inteligencja zmienia badanie materiałów

Ein Przyjrzyjmy się szansom, wyzwaniom i pięciu fascynującym obszarom zastosowań sztucznej inteligencji, które mogą sprawić, że badanie materiałów i komponentów stanie się bardziej wydajne i bezpieczniejsze.

Badania mechaniczne materiałów są jedną z najważniejszych metod zapewniania jakości – niezależnie od tego, czy chodzi o rozwój nowych materiałów, produkcję czy badania laboratoryjne. Co się jednak stanie, gdy Sztuczna inteligencja (AI) zetknie się z tą ugruntowaną dziedziną? Czy algorytmy sztucznej inteligencji są w stanie oceniać wyniki prób rozciągania, wykrywać nieprawidłowości, a także inteligentnie kontrolować lub nawet zastępować przebiegi badań?

Krótka odpowiedź: Tak, a w niektórych przypadkach już dziś. Ale jak to dokładnie działa? Jakie korzyści – ale i zagrożenia – niesie ze sobą wykorzystanie sztucznej inteligencji?

Co sztuczna inteligencja potrafi zrobić w badaniu materiałów?

AI to coś więcej niż tylko puste słowo. W praktyce może to pomóc w szybszej analizie dużych ilości danych generowanych w trakcie badania materiałów, identyfikacji wzorców/odchyleń i zwiększeniu efektywności procesów. Jest to szczególnie ekscytujące w środowisku, które staje się coraz bardziej cyfrowe i zautomatyzowane – słowem kluczowym jest Przemysł 4.0.

Oto pięć kluczowych obszarów, w których sztuczna inteligencja może już teraz wnieść realną zmianę w mechanicznym badaniu materiałów:

1. Automatyczna ocena badania

Ile czasu zajmuje technikowi laboratoryjnemu przeanalizowanie wykresu naprężeń i wydłużeń oraz zinterpretowanie parametrów, takich jak wytrzymałość na rozciąganie ? Zwłaszcza gdy w serii badawczej znajduje się więcej próbek. Dzięki AI można to często zrobić w ciągu kilku sekund. Algorytmy identyfikują odpowiednie punkty na krzywej lub w tabelach wyników – niezależnie od tego, czy jest to próba rozciągania metalu według normy ISO 6892-1 lub ASTM E8 czy też zupełnie innej normy. Oszczędza to czas i zmniejsza ryzyko subiektywnych błędów lub może dostarczyć wskazówek, które wyniki mogą być analizowane przez ekspertów bardziej szczegółowo.

W badaniach, w których analiza optyczna odgrywa kluczową rolę, sztuczna inteligencja może także przyspieszyć ocenę i zapobiec błędom. Przykładowo w badaniu twardości sztuczna inteligencja może zapewnić wydajne i niezawodne wsparcie przy wykrywaniu i interpretacji odcisków.

2. Wykrywanie anomalii & Predictive Quality

A co jeśli dałoby się wykryć wady materiałowe zanim staną się problemem? Sztuczna inteligencja wykrywa odchylenia i wzorce w danych badawczych, które nie są dostrzegalne dla człowieka. Umożliwia to proaktywne zapewnienie jakości – na przykład poprzez wczesne wykrywanie odchyleń w partii lub wadliwych próbek.

Ważne jest, aby wszystkie dane badawcze były przechowywane centralnie. Platforma analityczna testXpert Analytics umożliwia centralny dostęp do wszystkich danych badawczych i maszynowych.

3. Inteligentne planowanie badań & adaptacyjne sterowanie

W jaki sposób można zoptymalizować strategię badawczą dla nowej geometrii komponentu? Sztuczna inteligencja może uczyć się na podstawie poprzednich badań i automatycznie sugerować odpowiednie parametry badania – takie jak zakresy sił, prędkości lub profile temperatur. W połączeniu z systemami adaptacyjnymi badanie dostosowuje się w czasie rzeczywistym do zachowania materiału.

Należy pamiętać, że nie wszystkie standardy badawcze przewidują lub dopuszczają sterowanie adaptacyjne. Jeśli jednak tak się stanie, proces badawczy może zostać przyspieszony, a ryzyko nieudanych prób znacznie ograniczone.

4. Uczynienie robotyki & automatyzacji bardziej inteligentną

Sztuczna inteligencja i robotyka – zespół marzeń? W nowoczesnych systemach badawczych, takich jak systemy zrobotyzowane lub systemy obsługi próbek, kontrolę inteligentną przejmuje sztuczna inteligencja: Rozpoznaje próbki za pomocą przetwarzania obrazu, sortuje je automatycznie i analizuje ich zachowanie podczas badania. Dzięki temu uzyskuje się większą przepustowość i większą stabilność procesów.

Ważne jest, aby system badawczy dysponował odpowiednimi możliwościami integracji systemów kamer i innych czujników z procesem badawczym. Z jednej strony niezbędna jest nowoczesna elektronika pomiarowa, sterująca i regulująca, z drugiej zaś – oprogramowanie badawcze musi posiadać odpowiednie interfejsy.

5. Cyfrowe bliźniaki & badania oparte na symulacji

Czy można wykonać badania, nie wykonując go w rzeczywistości? Cyfrowe bliźniaki wspomagane sztuczną inteligencją można wykorzystywać do symulowania rzeczywistych właściwości materiałów i porównywania ich z rzeczywistymi wynikami badań. Dzięki temu możliwe jest wirtualne przeprowadzenie części badań mechanicznych, co jest szczególnie ekscytujące w przypadku kosztownych lub trudno dostępnych podzespołów.

Całkowita rezygnacja z badania w warunkach rzeczywistych jest zwykle niedopuszczalna w obszarach, w których bezpieczeństwo ma kluczowe znaczenie (np. lotnictwo, mobilność, medycyna). Zamiast tego stosuje się kombinację: Symulacja + ukierunkowane badania rzeczywiste. Ważne jest, aby cyfrowy bliźniak był "karmiony" prawdziwymi wynikami badań, które są regularnie sprawdzane w celu zapewnienia jego niezawodności.

Zalety – jakie są korzyści ze stosowania sztucznej inteligencji?

Potencjał jest imponujący:

  • Szybsza ocena i tym samym krótsze cykle badawcze
  • Większa dokładność, dzięki zmniejszeniu błędów subiektywnej oceny
  • Oszczędności kosztów dzięki zmniejszeniu nakładu pracy na badanie i mniejszej ilości odpadów
  • Skalowalność – duże ilości danych można łatwo analizować
  • Lepsze podstawy podejmowania decyzji, np. poprzez analizę trendów lub wykrywanie klastrów

Ryzyko i wyzwania – Gdzie jest haczyk?

Oczywiście, nie wszystko złoto, co się świeci. Zastosowanie sztucznej inteligencji niesie ze sobą również nowe pytania:

  • A co jeśli dane są złe? Jakość sztucznej inteligencji zależy od jej szkolenia. Nieprawidłowe lub niekompletne dane doprowadzą do błędnych wyników.
  • Kto rozumie Black Box? Wiele modeli sztucznej inteligencji nie zapewnia przejrzystego uzasadnienia swoich decyzji, co stanowi problem w przypadku badań o kluczowym znaczeniu dla bezpieczeństwa.
  • A co z normami i standardami? Obecne przepisy w niewielkim stopniu uwzględniają sztuczną inteligencję – niepewność prawna jest nieunikniona. Ponadto w całym obszarze kalibracji nie zdefiniowano jeszcze sposobu postępowania ze sztuczną inteligencją.
  • A co dzieje się z wiedzą ekspercką? Gdy algorytmy zastępują ludzi, istnieje ryzyko utraty wiedzy fachowej.

Wniosek: Ewolucja, nie zastąpienie

Sztuczna inteligencja nie zastępuje tradycyjnych metod badania, ale je skutecznie uzupełnia. Prawidłowo stosowana technologia może przyspieszyć, usprawnić i zwiększyć inteligencję badania materiałów. Odpowiedzialne postępowanie ma kluczowe znaczenie: Sztuczna inteligencja nie powinna zastępować ludzi, lecz ich wspierać.

Przyszłość badania materiałów opiera się na danych – upewnij się już teraz, że Twoje dane badawcze, dane maszynowe i sam system badawczy są “gotowe” na sztuczną inteligencję. Podstawą tego rozwiązania jest centralne przechowywanie danych, np. za pomocą testXpert Analytics oraz elastyczne interfejsy i możliwości integracji z systemami rozpoznawania obrazu.

Top