Carnegie Mellon Üniversitesi Makine Mühendisliği Bölümü'nden araştırmacılar, 3D yazıcıları gerçek zamanlı olarak izleyen ve düzelten bir sistem geliştirdi. Bu yenilikçi sistem, yapay zeka modellerini kullanarak baskı hatalarını anında tespit edip gideriyor ve modüler tasarımı sayesinde farklı marka ve model 3D yazıcılarda kullanılabiliyor.
Katmanlı üretim teknolojileri, özellikle kişiye özel ürünler ve prototip modeller için büyük devrimler yaratsa da, çoğu 3D yazıcı hala hatalara yatkınlığını koruyor. Yapılan araştırmalar, bazı 3D yazıcı modellerinde baskıların yaklaşık %7'sinin başarısız olduğunu, ek olarak %19'unun ise kullanıcı müdahalesi gerektirdiğini gösteriyor. Bu durum, özellikle seri üretimde ciddi bir zaman ve malzeme kaybına yol açabiliyor.
Bu sorunu çözmek için araştırmacılar, dört özel büyük dil modeli (LLM) ajanı ve bunları yöneten bir süpervizör ajan kullandı. Sistemin ilk ajanı, her baskı katmanından sonra çekilen fotoğrafları analiz ederek baskı kalitesini ve olası kusurları tespit eden bir görsel-dil modelidir. İkinci ajan, tespit edilen sorunları çözmek için mevcut yazıcı ayarlarını inceleyerek nelerin değiştirilmesi veya iyileştirilmesi gerektiğini belirler.
Bu bilgilerin ardından bir çözüm planlayıcı ajan, uygulanabilir bir eylem planı oluşturur. Son olarak, yürütücü ajan, bu planı 3D yazıcının API'si aracılığıyla yazıcıya ileterek istenen sonucu elde eder. Tüm bu süreç, bilgilerin ilgili ve güncel olmasını sağlayan süpervizör ajan tarafından yönetilir.
Bu sistemin en önemli özelliklerinden biri, etkili çalışmak için özel bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş LLM'lere ihtiyaç duymamasıdır. Bunun yerine, standart ChatGPT-4o modelini ve araştırmacıların geliştirdiği alan özel, genelleştirilmiş yapısal istemleri kullanıyor. Bu da sistemin uygulanmasını ve 3D baskı performansının ve verimliliğinin artırılmasını kolaylaştırıyor.
Makine Mühendisliği Doçent Profesörü Amir Barati Farimani, "Gelecek adaptif olacak. LLM'lerin 3D baskı sürecine entegrasyonu önemli bir gelişmeyi temsil ediyor. Bu modeller geliştikçe, daha zengin, çok modlu veriler üzerinde akıl yürütme yetenekleri daha da fazla yetenekleri ortaya çıkaracaktır. Şimdilik bu çalışma, benzeri görülmemiş hassasiyet ve güvenilirlik düzeylerine ulaşabilen, gerçekten akıllı ve otonom üretim sistemleri için bir temel oluşturuyor" dedi.
Bu teknolojinin yaygınlaşmasıyla birlikte, gelecekte 3D yazıcıların kameralarının manuel takip yerine bir LLM kontrol döngüsünü beslediği bir gelecek görmemiz mümkün olabilir. Ancak o gelecek gelene kadar, baskı hataları ve 'plastik spagetti' oluşumları manuel izleme ve müdahale ile önlenmeye devam edecek.
