ابتكر باحثون من قسم الهندسة الميكانيكية بجامعة كارنيجي ميلون نظامًا يستخدم نماذج لغوية كبيرة متعددة لمراقبة الطابعات ثلاثية الأبعاد وتصحيحها في الوقت الفعلي، كما رصده TechXplore. في حين أن تقنيات التصنيع المضافة أحدثت ثورة في هذا المجال، وخاصة بالنسبة للمنتجات المخصصة ونماذج النماذج الأولية، فإن معظم الطابعات ثلاثية الأبعاد لا تزال عرضة للأخطاء. على سبيل المثال، قالت شركة Prusa3D أن حوالي 7% من مطبوعاتها على MMU2S فشلت، في حين أن 19% أخرى تتطلب اهتمام المستخدم (على الرغم من أنها لم تفشل).
وهذا يعني أن المستخدمين بحاجة إلى مراقبة عملية الطباعة للتأكد من أن كل شيء يسير كما هو مخطط له. على الرغم من أن هذا قد لا يمثل مشكلة بالنسبة للمستخدمين المنزليين والعاديين الذين يستخدمون طابعة أو اثنتين من الطابعات ثلاثية الأبعاد، إلا أنه قد يمثل مشكلة إذا كنت تستخدمها للتصنيع. على الرغم من عدم وجود معيار عالمي، كان العديد من المصنعين يهدفون إلى تحقيق معدلات فشل تبلغ حوالي 5% في الثمانينيات. لكن اليوم، أصبح المعيار أقرب إلى 0.1%، مما يعني أن معدل الفشل بنسبة 7% يعد إسرافًا بشكل لا يصدق ويجعل الطباعة ثلاثية الأبعاد أقل تنافسية من حيث الجودة مقارنة بعمليات التصنيع الأخرى.
الأمر المهم في هذا النظام هو أنه لا يستخدم LLMs مخصصًا مدربًا على مجموعة بيانات متخصصة للعمل بفعالية. وبدلاً من ذلك، استخدم فقط ChatGPT-4o الأساسي والمطالبات المنظمة المعممة الخاصة بالمجال والتي طورها الفريق. وهذا يجعل من السهل تنفيذ وتحسين أداء وكفاءة الطباعة ثلاثية الأبعاد.
يتبع أجهزة توم على أخبار جوجل، أو أضفنا كمصدر مفضل، للحصول على آخر الأخبار والتحليلات والمراجعات في خلاصاتك.

التعليقات