Исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института разработали инструмент на базе искусственного интеллекта, который показывает, как вырезать детали из листового материала с минимальными потерями.
Лазерная резка используется во многих отраслях промышленности. Как указывают в МТИ, при вырезании деталей часто остается множество отходов. Инструмент под названием Fabricaide решает эту проблему, оптимизируя размещение чертежей на листах и ??предупреждая, если материала недостаточно.
Fabricaide совместим с такими программами, как AutoCAD, SolidWorks и Adobe Illustrator. В будущем исследователи планируют запрограммировать в него информацию о различных свойствах материалов, например, прочности и гибкости.
В МТИ рассчитывают, что Fabricaide будет использоваться на производствах как способ сокращения отходов.
«Fabricaide позволит более эффективно проектировать детали из доступных материалов, предоставляя информацию о реализуемости дизайна в реальном времени, — подчеркивают в МТИ. — Многие материалы на производстве ограничены. Fabricaide поможет заранее рассчитать, как лучше всего их распределить».
Рынок ИИ-технологий, используемых на производстве, может достигнуть $1,1 млрд в 2020 году, согласно данным Markets and Markets. К 2026 году общая стоимость ИИ-решений на предприятиях превысит $16,7 млрд.
anonymous
А разве таким алгоритмам не сто лет в обед и раньше это не называлось AI и ML?
osmanpasha
Ага, в универе проходят такое. Задача о рюкзаке там, задача о раскрое, имитация отжига. Наверное, суть новости в том, что сделали удобную обёртку, которую можно использовать не учёным.
FlashHaos
Канторович — наше все.
Merrynose
Хм, когда я учился в кораблестроительном институте (самый конец 90-х), нам на технологии судостроения рассказывали, что задача эффективного раскроя до сих пор не решена. Так как это был не мой профильный предмет, я просто запомнил и углубляться не стал.
А на самом деле, выходит, что есть общеизвестные алгоритмы?
Tyusha
Общеизвестный алгоритм: "Семь раз отмерь — один раз отрежь".
osmanpasha
Ну тут же как. Задача раскроя — известная NP-полная задача. Если кто-то придумает алгоритм, который сможет за полиномиальное время (т.е. эффективно) её точно решить, то это перевернет современную информатику с ног на голову (в особенности криптографию), а автор получит премию в миллион баксов. Если кто-то докажет, что такого алгоритма не существует, то он тоже получит премию и всеобщее признание, но фурор произведет гораздо меньший (поскольку за 50 лет никто не придумал таких алгоритмов, многие считают, что это таки невозможно).
Тем не менее, придуманы эвристические алгоритмы, которые за полиномиальное время находят достаточно хорошее решение (они перебирают разные варианты решений, просто гораздо меньше, чем полный перебор всех вариантов). Когда я учился в универе, это были всякие симуляции отжига, генетические алгоритмы, муравьиные колонии. Сейчас наверное ещё нейросети подтянулись.
tmin10
Задача одна, а алгоритмов решения мнрго разных, ведь идеальный слишком ресурсозатратен. Раньше была эвристика, сейчас нейронные сети.