Как искусственный интеллект меняет испытания материалов
Обзор возможностей, проблем и пяти захватывающих областей применения того, как использование ИИ может сделать испытания материалов и готовых изделий более эффективными и безопасными.
Механические испытания материалов являются одним из наиболее фундаментальных методов контроля качества - как при разработке новых материалов, так и на производстве или в лаборатории. Но что произойдет, когда в этой отрасли возникнет искусственный интеллект (ИИ)? Могут ли алгоритмы ИИ оценивать испытания на растяжение, обнаруживать аномалии или интеллектуально управлять или даже заменять процессы испытаний?
Краткий ответ: да, и в некоторых случаях уже сегодня. Но с какой точностью может это работать? И какие преимущества - а также риски - несет использование ИИ?
Что может делать ИИ в области испытаний материалов?
ИИ - это больше, чем просто модное слово. На практике он может помочь быстрее анализировать огромные объемы данных, полученных в ходе испытаний материалов, выявлять закономерности/отклонения и повышать эффективность процессов. Это особенно интересно в среде, которая становится все более цифровой и автоматизированной - ключевое слово «Индустрия 4.0».
Вот пять ключевых областей, в которых ИИ уже может вносить реальный вклад в механические испытания материалов:
1. Автоматизированный анализ испытаний
Сколько времени требуется лаборанту для анализа диаграммы напряжения/деформации и интерпретации таких характеристик, как, например, прочность при растяжении? Особенно, когда в серии испытаний задействовано несколько образцов. С использованием ИИ это длится зачастую несколько секунд. Алгоритмы распознают важные точки на кривой или в таблицах результатов - вне зависимости от того, по какому стандарту проводится испытание металлов на растяжение: ISO 6892-1, ASTM E8 или совершенно иной стандарт. Это экономит время и сокращает субъективные ошибки или может дать подсказки на то, какие результаты следует еще раз подробно рассмотреть экспертам.
В испытаниях, где оптический анализ играет ключевую роль, ИИ также может ускорить оценку и предотвратить ошибки. Например, при определении твердости ИИ может оказывать эффективную и надежную поддержку в обнаружении и интерпретации отпечатков.
2. Обнаружение аномалий и качество прогнозирования
Что, если бы Вы могли распознать дефекты материала еще до того, как они станут проблемой? ИИ распознает отклонения и закономерности в данных испытания, не заметные для человеческого глаза. Это позволяет осуществлять упреждающий контроль качества - например, путем раннего обнаружения отклонений в партии или дефектных образцов.
Важно, чтобы сохранение всех данных испытаний было централизованным. Аналитическая платформа testXpert Analytics обеспечивает такой центральный доступ ко всем испытательным и машинным данным.
3. Интеллектуальное планирование испытаний и адаптивное управление
Как можно оптимизировать стратегию испытания готового изделия с новой геометрией? ИИ может обучаться на основе предыдущих испытаний и автоматически предлагать подходящие параметры испытаний (диапазоны усилия, скорости или температурные профили). В сочетании с адаптивными системами испытание адаптируется к поведению материала даже в режиме реального времени.
Здесь следует помнить, что адаптивное регулирование предусмотрено / разрешено не во всех стандартах испытаний. Однако если все-таки предусмотрено, то это может ускорить процесс испытания и свести к минимуму количество неудачных испытаний.
4. Делаем робототехнику и автоматизацию умнее
ИИ и робототехника - команда мечты? В современных испытательных системах, таких как роботизированные системы или системы для манипуляций образцами ИИ берет на себя интеллектуальное управление: он распознает образцы с помощью обработки изображений, автоматически их сортирует и анализирует их поведение во время испытания. Это приводит к повышению производительности и стабильности процессов.
Важно, чтобы испытательная система обладала соответствующими возможностями для интеграции систем камер или других датчиков в процесс испытания. С одной стороны, для этого требуется современная измерительная, управляющая и регулирующая электроника, с другой - программное обеспечение должно располагать соответствующими интерфейсами.
5. Цифровые двойники и испытания на основе моделирования
Можно ли провести испытание, не проводя его фактически? Цифровые двойники с поддержкой ИИ можно использовать для моделирования свойств реальных материалов и сравнения их с реальными результатами испытаний. Это позволяет проводить фрагменты механического испытания виртуально, что особенно актуально для дорогостоящих или труднодоступных компонентов.
В областях, критически важных для безопасности (например, в авиации, мобильном транспорте, медицине), обычно нельзя полностью отказаться от реальных испытаний. Скорее используется комбинация: моделирование + целенаправленные реальные испытания. Важно, чтобы цифровой двойник «питался» реальными результатами испытаний, которые регулярно проверяются, чтобы оставаться надежным.
Преимущества - что дает применение ИИ?
Потенциал впечатляет:
- Более быстрый анализ и, соответственно, более короткие испытательные циклы
- Более высокая точность, поскольку сокращаются субъективные ошибки анализа
- Экономия средств за счет снижения трудоемкости испытаний и уменьшения количества брака
- Масштабируемость – возможность легкого анализа больших массивов данных
- Лучшая основа для принятия решений (например, благодаря анализу тенденций или распознаванию кластеров)
Риски и проблемы - в чем подвох?
Разумеется, не все то золото, что блестит. Использование ИИ также поднимает новые вопросы:
- Что, если данные плохи? ИИ хорош лишь настолько, насколько хорошо он обучен. Неверные или неполные данные приводят к некорректным результатам.
- Кто понимает, что такое черный ящик? Многие модели ИИ не предоставляют прозрачного обоснования своих решений, что является проблемой при испытаниях, критически важных в плане безопасности.
- А как насчет норм и стандартов? Действующие нормативные акты почти не учитывают ИИ, поэтому правовая неопределенность неизбежна. Кроме того, работа с ИИ еще не определена во всей области калибровки.
- А что происходит с экспертными знаниями? Если алгоритмы заменяют людей, возникает риск утраты знаний.
Вывод: эволюция, а не замена
ИИ не заменит классические методы испытаний, но станет их мощным дополнением. При корректном использовании он может сделать испытания материалов быстрее, эффективнее и интеллектуальнее. Решающим при этом является ответственное обращение: ИИ должен не заменять людей, а помогать им.
Будущее испытаний материалов зависит от данных - убедитесь уже сейчас, что Ваши испытательные и машинные данные, а также сама Ваша испытательная система «готовы» к использованию ИИ. Основой для этого является централизованное сохранение данных (например, с помощью функции testXpert Analytics), а также универсальные интерфейсы и возможности интеграции для систем распознавания изображений.