Массовую роботизацию останавливают сейчас только недостаточно мощные мозги роботов. Более-менее качественные конечности уже разработаны, в качестве источника энергии на худой конец сгодятся и обыкновенные автомобильные аккумуляторы. Проблема только в том, чтобы сделать роботов достаточно смышлёными для того, чтобы их труд окупался.
За последние пару лет однако мы некоторой тревогой могли наблюдать настоящий прорыв в области искусственного интеллекта. Роботы становятся с каждым месяцем всё умнее, переходя от уровня кошки примерно к уровню обезьяны. Скоро уже, пожалуй, можно будет ожидать появления двуногих роботов-строителей, способных штукатурить, красить и штробить и, вообще, выполнять под надзором прораба отделочные работы.
Вот несколько свежих новостей на эту тему:
1. На видео к статье робота учат ходить подобно человеку, переваливаясь с ноги на ногу. Этот алгоритм пригодится и для тренировки реальных роботов, и для более реалистичной анимации персонажей в компьютерных играх:
https://nplus1.ru/news/2017/08/01/trial-and-error
2. Facebook выпустила огромный набор данных по партиям в "Старкрафт", на его основе можно обучать роботов этой игре. Особенно интересно будет посмотреть на уровень игры робота, которому поставят искусственные задержки, чтобы эмулировать медленную человеческую реакцию. Если такой робот сможет обыгрывать лучших игроков, это будет впечатляюще:
https://nplus1.ru/news/2017/08/08/stardata
3. Другая новость о Facebook, про роботов, которые изобрели собственный язык, весьма желтушна, хоть и обсуждаема. Любому программисту ясно, что речь идёт не о новом языке роботов, а о банальном техническом сбое:
http://telegra.ph/Facebook-vs-AI-08-01
4. Нейросети всё шире и шире входят в нашу жизнь, их вот-вот начнут встраивать во все программы подряд. Исследовательница Жанель Шейн, например, использует нейросети для всего подряд, вплоть до выдумывания названий для крафтового пива:
https://nplus1.ru/news/2017/08/04/friday-science
Это, кстати, отличная идея для стартапа: качественный онлайн-генератор названий и никнеймов будет пользоваться спросом.
5. И, напоследок, приложение, которое ставится на смартфон, и которое умеет определять по фотографии вид гриба. Вот тут автор (из Челябинска) рассказывает про этот проект:
https://pikabu.ru/story/chelyabinskie_shkolniki_napisali_prilozhenie_kotoroe_raspoznaet_rasteniya_po_fotografii_5234063
Пока что нейросеть не особо глубокая, однако если довести её до ума, неопытные грибники будут в восторге.
Это были новости за последнюю неделю-полторы. Роботов, как видите, пытаются сделать умными с разных сторон, и результаты, что важно, мы уже видим. Пожалуй, появление в магазинах робота-разнорабочего уже не за горами.
Комментарии
Арргх. При чём тут ИИ? Термин "слабый ИИ" о котором речь не имеет к классическому интеллекту практически никакого отношения. Смешение терминов - это проблемы журналистов и достижение маркетологов.
Ворону по распознаванию изображений - обогнали, обгоняют и человека, пока в узких областях.
Если не нравится распознавание изображений как пример задачи - возьмите построение обтекаемых форм, или построение напряженных конструкций, или поддержание равновесия. Сформулируйте любую практическую задачу которую слишком дорого решать аналитически и которая достаточно важна - там будут пытаться применить нейросети.
Переводчик - а вы не заметили прогресс переводчиков в недавнее время, именно с появлением нейронных сетей? Ничего что и гугл и ABBY используют нейросети для коррекции перевода? Или пока не будет идеального результата и говорить не о чем, не глядя на объём задачи?
Я не возражаю против осмысленных работ в направлении автоматизации (того, что можно автоматизировать, достигая экономический эффект).
Но этот фейковый новояз (ИИ и тому подобное) говорит о манипуляциях, о том, что к процессу присосалось куча паразитарных пиявок, которые под этим соусом разводят лохов на деньги.
Новояз вполне осмысленный - "слабый ИИ" - система не отличимая от полноценного интеллекта в узкой области, при решении конкретной, узкой задачи или нескольких.
То что термин размыли и пытаются тащить деньги под лозунгами "интеллект, самосознание, ИИ во все дыры" - да, согласен. Тем не менее, если смотреть под рекламную шелуху - вы удивитесь количеству эффективных и уже коммерчески работающих применений нейросетей сейчас, вплоть до документооборотов.
А например IBM Watson - это вообще попытка решить проблему в общем виде, и достаточно мощная.
Как, в своё время, возносили Lisp, Haskel, Smalltalk и остальную "научную" лабуду, так сегодня пытаются вытолкать "нейросети".
Но от этих усилий этот странный метод программирования компов универсальным и оптимальным почему-то не становится.
Хаскель используется и сейчас. Остальные - поглощены функционалом специализированных библиотек более распространённых языков.
Нейросети - это не язык, это метод. То же самое если бы вы попробовали заявить что классическая алгебра почему-то не становится универсальной и оптимальной.
Нейросети здесь уже всерьёз и надолго. Хотя бы потому что другого эффективного метода распознавания изображений и звука не нашли.
Не школьник, случаем?
Тяжёлый случай. Не понимаешь темы, отказываешься разбираться, и даже не осилил посмотреть реальное применение в коммерческих проектах. Но апломба то сколько...
Я в этой теме разобрался когда ты пешком под стол ходил, школоло. А тебе наложили в мозги как раз то, о чём я говорю. И тему не понимаешь именно ты. Гнилое упоминание моего апломба и есть тому прямое свидетельство.
Я закончил.
Определение возраста по двум фразам в интернете? Мило. Гнилой апломб в чистом виде, потому так и нервничаешь, отсюда и агрессия на пустом месте.
Ну а по сути - ты облажался на фразе "странный метод программирования компов". Она замечательно показывает что ты ничерта не разбираешься в нейросетях.
*Ну а попытка сравнить нейросети с языком программирования - вообще показывает полную некомпетентность в теме. Устройте себе ликбез хотя бы на уровне вики.
И где такое было? Придумываешь, чего нет, дабы утвердиться?
Школоло, ты даже термин "программирование" не понимаешь.
Образовуйся в своём вики и дальше, жертва современного образования.
Склероз замучал?
Ты даже после приведённой ссылки и объяснений не осилил понять почему такое построение фразы - бред? Или прищемленное самомнение не позволяет успокоиться и хоть что-то прочитать по теме?
*Ну и то что ты не смог прочитать что "сегодня пытаются вытолкать" - началось аж с 1986 года (если не с 1973) - это вполне себе диагноз.
Пример работы простейшего генетического алгоритма - создание наиболее подходящей "машинки" (15 параметров) для максимального пробега по "дороге".
Простым перебором всего 15-мерного фазового пространства эта задача не решается. Пусть даже по 100 позиций по каждому параметру, 10Е30 прогонов, 1 прогон в секунду, 10Е24 лет, а Вселенная - что-то там порядка 10Е10 лет существует.
Я же пытался объяснить: нынче у нас есть толковые алгоритмы, которые могут строить модели САМИ. В том числе - прямо на лету, потребляя сырые данные из реального мира - с камер там или микрофонов.
Комп неспособен эмулировать муравья потому что это никому особо не нужно, и это потребовало бы слишком больших мощностей (несколько миллионов нейронов в РВ, с постоянным обучением - это далеко не настольный ПК с мощной видюхой). Сейчас нужно не это, а людей по городу возить, танк водить или там коробки с места на места переставлять "вон те, красные - по адресу, а те гнутые - налево".
Принципиально мы это можем. Набрать команду в несколько десятков человек, заснять поведение муравьёв, написать вспомогательный софт чтобы распознавать съёмку муравья, его действий и реакции на окружение, обучить нейросеть так же, как мы обучаем пилоты автомашин... нарисовать несколько избыточную рекуррентную сеть, обучить её на примерах... Но это большой проект, и зачем?
Довлеет дневи злоба его.
Сейчас нам куда важнее и нужнее вещи чуть попроще муравьёв, но зато применимые практически.
Нет, не можете вы сделать алгоритм для муравья. Я же указал причину - нет модели описывающей поведение муравья. Попытка наблюдения вам такую модель тоже не даст, так как он реагирует на среду, а все проявления среды вы воспроизвести не способны.
Вся эта беготня вокруг ии, просто новый вид хайпа, прохиндеи нашли новый способ развести общество на бабло.
Это не отменяет что у некоторых направлений может и будет полезный выхлоп, но средств будет сожрано гораздо больше.
Я же указал главное отличие: мне не нужна полная модель.
Все - не способен. А типичные способен. А поскольку абсолютное большинство ситуаций в реальном мире - та или иная комбинация ранее встречавшихся, мой заменитель муравья будет работать достаточно хорошо. А если ситуация настолько необычна, что не имеет никаких аналогов в обучающих примерах, то, ессно, скорее всего "муравьезаменитель" будет вести себя не так, как муравей... но прикол-то в том, что и я о такой ситуации не знал, когда создавал его, а значит - я не знаю и то, какое поведение для неё верно. Впрочем, попав в эту ситуацию несколько раз и получив отклики на своё поведение в духе "лучше-хуже", заменитель сможет сам найти верное поведение, решить и эту задачу, мной непредусмотренную. САМ. Без моей помощи.
В чём и есть принципиальное отличие от традиционного алгоритмического решения. Система может вычислять и поправлять оптимумы на лету, в том числе для случаев, непредусмотренных или вовсе неизвестных при её создании. Разницу видите?
Нет, это не "настоящий интеллект". Но муравья заменит. И водителя за рулём, и много ещё кого, чья рабочая деятельность в 99% случаев покрывалась бы "интеллектом" муравьиного уровня. Таких занятий достаточно много.
Так вы не рассказывайте как это просто, а возьмите и постройте эмулятор муравейника, посмотрим на него, покажите ученым изучающих муравьев, посмеемся.
Муравьи существуют гораздо дольше, чем клоуны, которые утверждают, что способны их смоделировать "достаточно хорошо". Способны к сложным отношениям, способны эволюционировать, отрабатывая вызовы внешней среды.
"Достаточно хорошо", гы. Что именно ты вкладываешь в термин "достаточность"? Природа определяет это так - способность выживать и воспроизводится в том числе при изменениях внешней среды. А ИИ пока доказал лишь способность высасывать инвестиции, отнимая ресурсы с других задач.
Вместо того, чтобы покушаться на то, что сделать неспособен, займитесь автоматизацией конкретных бизнес-процессов, и представьте экономический расчет, что это будет дешевле чем тоже самое но без автоматизации.
Прекращайте паясничать, ну реально.
Решают либо задачи интересные практике, либо простые модельные задачи, на которых можно развивать теоретические подходы (игра в го, игра в старкрафт, поиск кошек на больших фото, распознавание людей с произвольного ракурса и т.п.). К какой категории относится этот Ваш неуловимый Джо, тьфу, муравей?
Я занимался/занимаюсь задачами в чём-то схожими, кое-что получается, и "достаточность" тут - "выживание" во внешней среде и успешная конкуренция машины с человеком (а машина изначально имеет по стоимости большие штрафы). Но зачем мне муравей? что должна показывать эта задача? какой прорыв даст её решение, если уже сейчас я вижу, как она могла бы решаться и не вижу принципиальных затыков на этом пути?
"Машина никогда не будет играть в шахматы на уровне человека", "машина никогда не будет играть в го", "машина никогда не распознает на улице Петровича через 30 лет"... Играет, играет, распознаёт. Но у людей, которые говорили о том что "не", хотя бы были вполне разумные аргументы (асимптотический комбинаторный предел в первом случае или тонущий в шуме/случайных изменениях слабый полезный сигнал во втором). Вы упираете на один аргумент: "потому что я не понимаю, как это всё сработает с муравьём". Ну хорошо, Вы не понимаете, я понимаю. Почему Ваше личное непонимание должно быть аргументом для меня?
...
"Но инструктор - парень хваткий, деловой, попробуй съешь... И опять пошла морока про коварный зарубеж..."(с)Высоцкий. Автопилоты - есть. Голосовое распознавание - работает. А ведь это - реально были ранее нерешаемые, неподъёмные задачи. Голосовое распознавание без нейросетей РЕАЛЬНО, а не в Ваших фантазиях высосало из Микрософта миллиард с нулевым результатом. И вот оно сделано - легко и просто, между делом (в Яндексе им занимались несколько человек). Не видите? Не понимаете? Не признаёте? Отрицаете? Ладно. А я-то тут причём? или отрасль?
Я не "покушаюсь" на то, что неспособен сделать, просто объясняю некоторые азы навсегда застрявшим в 20-м веке людям. У меня есть вполне конкретная задача автоматизации сбора ягод по мере созревания (в перспективе - яблок, груш и помидоров по мере созревания, что сложнее), и финансирование - ни разу не от государства, а от вполне коммерчески настроенных людей, с которыми всё давно посчитали.
Паяцы это те, кто называют интеллектом то, что им не является.
Вы только что назвали себя паяцом. Зачем?
Я уже раз десять, а то и двадцать объяснял, чем занимаются люди с нейросетями, как это работает, что можно ждать в ближайшее время, а что ждать глупо, и почему выбор правильных слов помогает это понять. Вы пытаетесь доказать свою необучаемость? или что именно Вы пытаетесь доказать?
С чего бы? Я эту терминологию не внедряю, а высмеиваю.
Именно внедряете, сознательно и грубо, ногой и без смазки впендюривая понятие "интеллект" туда, где интеллект совершенно не нужен. Видимо, чтобы было потом что "высмеивать".
Как с муравьём.
Автору статьи про "впендюрирование" этого гнилого новояза вопросы адресуйте.
Ему адресовал/адресую тоже. Но "он художник, он так видит"(с)
И все таки, возвращаясь к моему вопросу. Можно создать систему из трех нейронных сетей для выполнения задач в динамическом окружении, где одна сеть формирует будущую обстановку, вторая выполняет задачу на основании предсказанного, а третья проводит сравнение результатов, предсказанных и фактических, и положительные результаты в носит в базу на основании которой первая сеть формирует представление о будущем. И будет ли такая система иметь практический смысл? Работать будет?
Это немного не так работает. Если Ваш вопрос сводится к тому "можно ли сделать нейросеть, которая будет ставить задачи?", то ответ - да, можно, пробовали, работало.
Это очень интересный задел на перспективу для всякой реально сложной автоматики и заброс на настоящий интеллект. Но практически прямо это сейчас не очень востребовано: вычислительно нейросети очень дорогие. У нас просто нет ресурсов на хоть сколь-нить сложные и интересные вещи. Нужно более мощное и специализированное железо.
Вот с ним можно будет замахнуться на самообучение самообучения и прочие интересные штуки. А если сейчас у меня прямой прогон обучающего сета на сети в пару сотен тысяч нейронов (меньше, чем у мухи) занимает часы, то о чем более сложном, о каком целеполагании можно говорить?
Это все будет. Но не скоро. Не сейчас.
Можете дать ссылку на конкретные работы в данной области? Примеры?
И еще практический вопрос: Насколько сложно соорудить сеть которая используя манипулятор будет вытаскивать изделие из 3д-принтера SLS (спекание порошков) и очищать изделие от остатков материала? Шлифовать деталь?
Да, но позже. КОнкретных примеров с исходниками я не видел, только статью в духе "мы сделали то-то, получилось круто". Идеи, впрочем, понятны.
Эээ... Первое - это больше задача к манипулятору. ЧТо должна делать нейросеть-то? Определять, за что схватиться? или что? По шлифовке - тот же вопрос.
И ещё - Вы должны чётко понимать, что это - не магия, это просто другой способ решать задачи. Если Вы решили делать это на нейросети, Вы должны сразу подумать, на чём и как её будете обучать. А от обучения зависит многое, если не всё... Правильно спроектированная, но не обученная или плохо обученная сеть - бесполезна целиком и полностью. Поэтому сразу нужно подумать о достаточном количестве хороших примеров, и о том, как их добывать. Это ОЧЕНЬ важно.
Есть проект принтера SLS на стадии ОКР. Очень хочется добавить ему способность вытаскивать деталь из порошка и очищать ее для получения готового к использованию результата.
Как пример аналогичного оборудования: https://www.eos.info/systems_solutions/eos-p-770 Без такой возможности конечно. Они только сейчас занялись разработкой манипулятора.
То что это не магия прекрасно понимаю. Вопрос в цене такого ОКР. Но идея думаю вам тоже понятна. Это же теперь тоже магистральное направление как и нейронные сети:
https://www.youtube.com/watch?v=QC6w4s-kqQQ
https://www.eos.info/nextgenam
Было бы глупо не совместить оба направления. И решить задачу поиска в однородном материале индивидуального изделия, его идентификации, очистки от остатков материала, сравнение его параметров с заданной моделью, и постобработка согласно заданной программе, можно выполнить только используя нейронные сети. Все изделия получаются разными.
Простите, за консерватизм, но бОльшую часть задачи я бы решал на физическом уровне (тем более, на физическом уровне их всё равно надо как-то решать, какой софт ни ставь, софту нужен исполнитель) - порошок сдувал бы газом/воздухом под большим давлением, а деталь бы брал захватом с очень толстыми и мягкими пороллоновыми/пенорезиновыми подушками.
Это кажется очень тупо и неинтеллектуально. Но у меня ощущение, что это будет гораздо дешевле, быстрее и реально, на практике лучше и надёжнее, чем сложный манипулятор, который будет махать кисточкой или искать, за что бы ухватиться (тем более, что не у всех деталей будет, за что хвататься). Аналогичная фигня у меня была с ягодой, её оказалось проще захватывать в надувные подушки, чем пытаться изобразить достаточно точный и нежный манипулятор, по аналогии с рукой. Тут ведь дело не только в софте, но и в строимости/качестве исполнительных механизмов: проще заранее заложиться на самый дешёвый вариант, который устойчив к качеству изготовления и износу, чем потом мучаться и извращаться с софтом, рассчитанным на качественные механизмы.
Задача полировки по заданной модели - на самом деле не "нейросетевая", или, как минимум, не вся "нейросетевая". Модель задана жёстко, результат должен быть жёсткий - по чётко заданным размерам. И полировщик тут - нормальный CNC, который должен работать по чётким коодинатам. С традиционными для СNС подходами: точным позиционированием, интерферометрическими датчиками расстояний, работе по координатам. Сеть могла бы помочь на этапе построения программы для этого CNC-полировщика.
Да, это интересная, творческая задача, я бы оценил её в минимум человеко-год с хвостом для хорошего разработчика, если есть требование универсальности.
Но я бы в текущей постановке задачи забил болт на проблему _оценки_ поверхности, поиска изделия в порошке (как будто мы не знаем, что мы выпекли) и т.п. Чем проще - тем лучше. Рабочее простое можно улучшать и усложнять с накоплением реального опыта. Нерабочую заранее запроектированную сложную систему приводить в порядок гораздо сложнее, а риски ошибиться в дизайне - гораздо больше. Кроме того, простая и не куртая рабочая система приносит деньги, а сложная и крутейшая, но нерабочая - только убытки. :)
Я понимаю, что звучит приземлённо, но на грабли "сча мы сходу и без опыта забацаем такое, что мир ахнет" мы уже ходили. Вам не советую. :)
Примерно так и получается, напором воздуха и циклоном. Но вот потом нужно детали разобрать, опознать и разложить по лоткам. Все бы ничего, да только они все разные и горячие. Температура в 150 градусов легко. А лучше их не остужать, а отправить в печь для фиксации свойств. А вот потом можно и обрабатывать. (честно говоря, человеку в компании таких станков лучше вообще не находиться, как бы порошки мелкие и дышать ими здоровья не прибавит, и часто взрывоопасные, а лучше там вообще не дышать и кислород заменить азотом как минимум. об этих нюансах производитель станков как-то не хочет особо распространяться.) Сейчас в оригинале, деталь в порошке отправляется в печь. (на ролике этот момент скромно упустили) Что ведет к неоправданному расходу порошка. Пластики не очень любят циклы охлаждение нагрев. Да не только пластики. Так что разделить сразу, мысль очень заманчивая. Как задачу минимум можно считать: "вытащи детали по одной из кучи и разложи согласно их номеру". Ну если что лишнее прицепилось, так сдуть обратно в бункер напором
воздухаазота. (кисточка тут совершенно не требуется) А раз так, то почему не поставить один манипулятор на все операции. Пусть тот же манипулятор их засовывает в сканер для проверки и он же засовывает в CNC для полировки. А то атмосфера с повышенным содержанием азота плохо сказывается на обслуживающем персонале.Но сеть действительно только в двух местах. В части опознания что собственно достали. И в части как это повернуть для дальнейшей обработки. И да, 3д-принтер это явно универсальные требования.
И понимаю, что даже такие простые задачи, как разобрать кучу деталей, а потом их падать на дальнейшую обработку, задача совсем не простая. Ну и проблема захвата явно имеет место. Но стоимость уже примерно понял.
По массе. Поставьте весы. Они неплохо живут в горячепыльном окружении, лучше, чем камеры. И это довольно универсальный способ, а масса/объём однозначно, просто и надёжно вычисляются из начальной модели алгоритмически.
...
Вообще, если что-то можно сделать без нейросети (в смысле, понятно как сделать и бюджет не зашкаливает), то нужно делать без. Отладка нейросети - это ад, а неустойчивая работа - вполне нормальное состояние, приходится именно кишкой чувствовать, какие примеры нужно добавить, а какие убрать из обучения, чтобы расширить или сузить понятие класса... В теории, конечно, вы просто берёте избыточную резсеть и тренируете её долго на большом-большом сете... Но в реальности всё хуже: количество примеров ограничено, вычмощь и время - тоже, а понять, почему сеть решила так или иначе - бывает ну очень сложно: активация отдельных нейронов даже небольшой сети в несколько слоёв не шибко информативна, как и чтение весов. А быть уверенным, что уж теперь-то всё хорошо и сбоев не будет - и вовсе никак. Вы этого никогда не знаете. Она тоже. :) В общем, "только на кишку, и только с молитвой"(с)Пелевин. Рассматривайте их как последнюю меру, когда ну очень нужно, но иных решений на горизонте нет совсем. Они хороши именно для таких, совсем уж плохих случаев... и то - только потому, что часто куда лучше, чем совсем ничего.
Поставьте для начала весы. :)
Вот с этим я вполне согласен.
Простите, а Вам не кажется, что это странно - быть согласным или не согласным в таких вопросах?
По разговору понятно, что сети Вы не использовали, не писали, не отлаживали. Почему Вы согласны именно тут? Потому что это подтверждает какие-то Ваши предубеждения типа "это всё фигня"? На Вашем месте я бы сильно насторожился: звоночек-то нехороший, говорит о том, что Вы даже не пытаетесь расширить свой "обучающий набор", а наоборот - фильтруете, принимая то, с чем согласны, откидывая то, что не вписывается в устоявшуюся картину. И со временем картина всё дальше становится самодостаточной. Обычное дело для человечьих рекуррентных сетей.
Опасно. Можно впасть в состояние, когда становятся "очевидными" какие-нибудь реально странные вещи, и вопреки всем фактам из реального мира.
Каким еще фактам? Моих знаний вполне достаточно, чтобы пургу в масс-медиа оценить как хайп, чтобы развести лохов (инвесторов, государство) на инвестиции там, где они не нужны.
Для трезвого принятия инвестиционных решений нагонять истерику в медиа не требуется.
Ну, выше я приводил, каким - когда решались ранее неразрешимые задачи (и таких ждёт ещё очень много своего решения). И, похоже, Вы уже в том состоянии, когда "не даёт фактам сбивать себя с концепции"(с)
Истерика в медиа не имеет никакого отношения к принятию решений о том, какую технологию нужно применять в конкретном случае. А популяризация (обычно, с большими преувеличениями) новых возможностей - типична для любой новой технологии. "Электроэнергия слишком дешёвая, чтобы её считать", "в отпуск на Луну", "одно сплошное телевидение", "100% ВИЭ" и т.п. - так было всегда.
Я бы сказал, что такой хайп скорее полезен, чем вреден, ибо быстро привлекает в новую отрасль свежие силы энтузиастов, а новые решения быстро популяризуются. В России 1990-х был хайп насчёт домашних сетей и интернета. В Испании нет. В России-2017 за 10 евро можно получить 100Мбит/с интернет даже не в Москве. В куда более богатой Испании, которая обошлась без перестроек, 10Мбит/с за 50 евро - неплохое предложение.
Конечно, есть пена, из товарищей, которые считают, что сейчас быстро замутят какую-нить нейросеточку и срубят с этого немеряно бабла. Это пена. Она сойдёт или уже сошла. А вот серьёзные решения - останутся.
Через 25-30 лет развитие нейросетей в стране будет определять не много, ни мало, а военную и экономическую мощь страны, и мировые расклады будут зависеть в том числе от этого. Вот прям аж так - и ни разу не преувеличивая.
У нейронный сетей есть и побочный социальный эффект. Особенно в сочетании с аддитивными технологиями. :)))
Истерика в медиа - обязательный элемент пиар-кампаний, когда некто претендует на средства бюджета, но вменяемого экономического обоснования представить не может.
В том и вопрос, что только сегодня "дошло", а реальные изменения произошли несколько лет назад. Это уже не пиар компания, это свершившийся факт. Как и Google которым вы пользуетесь. Как ваш телефон понимающий голосовые команды. Это уже история.
И что?
Если исламисты - обязательно бородачи, должен ли я считать человека с бородой исламистом?
Не любая волна говорит о том, что технология крута, но любая крутая технология поднимает волну. Любая новая и крутая технология гнала, гонит и будет гнать за собой волну в прессе. Даже советской. :)
Судить о технологии по прессе или, ещё хуже, по хайпу в ней - глупо и неправильно.
Пока без весов обойдемся. У нас стадия ТЗ. Но рано или поздно придется исключить человека из процесса. В таком производстве ему правда делать нечего. У компании GE не просто так люди разгуливают в изолирующих противогазах. Да и общее направление развития таких производств полная автоматизация при производстве индивидуальных изделий. Как пример готового решения для технологии SLA: https://ru.3dsystems.com/figure4
Пока мучаемся другой проблемой. У нас просто не выходит расчет окупаемости. Вот вроде все понятно, но суть оборудования именно универсальность. И получается что вменяемо объяснить почему именно окупится и кто именно будет покупателем в России, это просто фантастика. Так что на стадии ТЗ и расчетов стоимости комплектующих российского производства и застряли. Потенциальный покупатель говорит дайте изделие на испытания, а инвестору интересно сколько станков купят или что конкретно будем производить и с какой доходностью. Вообщем весело и здравый смысл утерян. Так что если вы знаете что конкретно можно производить для окупаемости ОКР, можете подсказать.
Типичное решение - опытно-демонстрационное производство. Так поступали, например OPG Photonics (НПО "Полюс") со своими волоконными лазерами.
Поставить станок, разослать предложения всем потенциальным покупателям станков делать им мелкосерийные детали с около-0 рентабельностью. Вам нужно просто выйти на этом станке в ноль, он просто бесплатная реклама и одновременно стенд для разработки/отработки. На пластик - см. автодетали для экзотичных машин, например, моделистов, мелкосерийная фурнитура мебели (вплоть до на заказ) и т.п.. Фишка - не работать с конечным потребителем, а только через фирмы. В какой-то момент фирмы (или их конкуренты) придут за станком, если он реально полезен и делает дёшево, качественно и хорошо.
Или не придут. :) Если дорого, некачественно или плохо. :)
С разговора с Полюсом все и начиналось. :))) Был бы металл может уже бы и сделали. Тем более под металл решения давно существуют. Это именно тот случай когда в большей части "осваивают инвестиции" крупные корпорации. Но в том и вопрос, что нам нужен именно пластик для авиации. А под него решения нет. Нужен ОКР. Даже производство лазеров свернули, а теперь восстанавливают. Но главный вопрос именно где взять деньги на это самое "опытно-демонстрационное производство". Именно, что для авиации нужно иметь изделие и его разорвать/взорвать. Но простите, комплектующие для такого оборудования стоят совсем не дешево. Если Полис знаете, то и цены знаете. Цены на серийный SLS начинаются от 250 тыс. долларов.
Совершенно не догоняю, каким образом пластик к лазерам. Даже термопластик.
И тем более не догоняю, каким боком термопласты к авиации... у них, вроде, эпокси в моде, обычно перемешанная с какой-нить дрянью вроде углеродного или базальнового волокна... ПЭТФ на самолёте? Смешно же.
В общем, что-то странное у вас там. :)
Селективное лазерное спекание. Абсолютно так же как теперь изготавливают титановые изделия из порошков. В применимости титана вы же не сомневаетесь? А вот принципы технологии одинаковые - послойное селективное спекание. Только лазеры разные. В авиации в моде композиты. Так что не удивляйтесь, когда композиты с пластиками тоже становятся очень модными. Вас же нейлон не удивит? Так и он тоже, только вместе с волокном. Примерно так: https://www.eos.info/material-p А на выходе имеем сложные интегральные конструкции где материал полиамид плюс углерод. Что по характеристикам неотличимо от литого титана. Вот только дешевле на порядок. И масса меньше. И технология позволяет еще и топологическую оптимизацию производить, что опять меньше масса. Так что пластик PEEK или нейлон в самолете, это совсем не смешно. Вы просто вспомните из чего весь интерьер самолета сделан.
Да, но зачем СЛС пластикам-то? Титану, рению, стали, да даже алюминию - понятно, зачем, экструдер для титана фиг сделаешь, да и кристаллическую структуру зёрен порошков инагда хочется сохранить. Но термопласты же просто грееются-давятся, зачем такие сложности с лазером, а потом очисткой детали? Тем более теплопроводность плохая, производительность будет низкая (или термодеструкция со всей вонью, или и то, и то). Температуры смешные, ликвидус порядка 300С - это уже какой-то очень термостойкий термопласт.
Не понимаю, почему не давить-плавить из волокна, как все? что даёт лазер?
Сложностей с ним много, а что он даёт?
Я не то чтоб с чем-то спорю, я искренне не понимаю, если что.
Ответы на все вопросы в одном примере: http://www.3dpulse.ru/news/promyshlennost/toyota-i-materialise-napechata... Нет иной технологической возможности воспроизвести подобные структуры, кроме как лазером. А преимущества таких конструкций очевидны. Не менее очевидны и преимущества пластиков в технологии. Скорость изготовления, точность, энергозатраты и доступность сырья и ЦЕНА изделия. Но пока все бегают с титаном.
Да, интересно, спасибо.
Но тогда возникает другой вопрос: нафига вам мощный лазер? Это металлы плавить нужна большая энергия и мощность - у них теплопроводность большая, тепло растекается, температуры тоже большие, топлоёмкость, теплота плавления - вот всё это... С пластиками-то - вроде, не так. Опять же, длина волны не так играет, вроде как (ну, кроме как на качество луча). Зачем вам тогда дорогой волоконник?
Возьмите для старта дешёвый китайский СО или даже СО2 квантрон, ватт на 50-100... А на волокно (опять же, маломощное) перейдёте, когда концепт покажет силу. Польза волокна в экономии энергии, ресурсе и обслуживании... а на старте вам оно всё зачем?
Все верно 50-100. Но у китайских ресурс маленький и на стабильность показателей им плевать. Качество очень имеет значения, это же количество переданной энергии. Вопрос совсем не в лазере, а в управлении им, программном обеспечении и прецизионной механике. И увязке всего в единое целое. :))) Ну еще остается сам материал. Что тоже вопрос не такой простой, поскольку лучший вариант - полиамид 12, установки давно разобрали в металлолом. Волокно не пойдет, длинна волны в 10 раз меньше.
Все что вы спрашиваете в "картинках": https://www.nvidia.ru/deep-learning-ai/industries/
Примерно так. Обученная нейросеть, представляет собой проекцию вероятности правильного решения для класса задач. По своей сути, это многомерная фигура описывающая предположительный объем всех вероятных решений. Как следствие, теоретически возможно всякое решение в пределах подобия задачи. Правильно?
Страницы