Close Menu
Smart Industry VN
  • About us
  • Smart Business
  • Digital Supply Chain
  • Smart Factory
  • Automation & Robotics
  • Technology
  • Latest News
Facebook X (Twitter) Instagram
Facebook X (Twitter) Instagram
Smart Industry VN
Facebook X (Twitter) Instagram
  • About us
  • Smart Business
  • Digital Supply Chain
  • Smart Factory

    Khi robot bắt đầu cảm nhận

    27/07/2026

    Rodriguez mang Đơn vị Chuyển giao Cobot đến AMB

    21/07/2026

    Robot hợp tác Delta giành giải thưởng Thiết kế Sản phẩm Khu vực Đông Nam Á 2026 lớn

    17/07/2026

    Tự động hóa bằng robot tại MachineBuilding.South

    09/07/2026

    Độ chính xác cao và vô cùng nhẹ nhàng

    07/07/2026
  • Automation & Robotics
  • Technology
    • Latest News
    Smart Industry VN
    Home»Technology»AI & Machine Learning»Các nhà nghiên cứu MIT phát triển AI để tính toán ứng suất vật liệu bằng hình ảnh
    AI & Machine Learning

    Các nhà nghiên cứu MIT phát triển AI để tính toán ứng suất vật liệu bằng hình ảnh

    By Smart Factory & IIoT Marketing07/05/2024 AI & Machine Learning 5 Views
    Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr Email
    Share
    Facebook Twitter LinkedIn Pinterest Email

    Các nhà nghiên cứu từ MIT đã phát triển một công cụ AI để xác định ứng suất của vật liệu thông qua phân tích hình ảnh.

    Các định luật vật lý rắc rối đã được các kỹ sư sử dụng trong nhiều thế kỷ để tìm ra – sử dụng các phương trình phức tạp – ứng suất mà vật liệu họ đang làm việc đang chịu. Đó là một nhiệm vụ tốn thời gian nhưng quan trọng để ngăn chặn những hư hỏng về cấu trúc có thể gây tốn kém ở mức tốt nhất hoặc gây thiệt hại nặng nề nhất về nhân mạng.

    Markus Buehler, Giáo sư Kỹ thuật McAfee, giám đốc Phòng thí nghiệm Cơ học Nguyên tử và Phân tử, đồng thời là một trong những đồng tác giả của bài báo, cho biết: “Nhiều thế hệ nhà toán học và kỹ sư đã viết ra những phương trình này và sau đó tìm ra cách giải chúng trên máy tính”. -tác giả.

    “Nhưng đây vẫn là một vấn đề khó khăn. Việc này rất tốn kém — có thể mất vài ngày, vài tuần hoặc thậm chí vài tháng để chạy một số mô phỏng. Vì vậy, chúng tôi nghĩ: Hãy dạy AI giải quyết vấn đề này cho bạn.”

    Bằng cách sử dụng thị giác máy tính, công cụ AI do các nhà nghiên cứu của MIT phát triển có thể tạo ra các ước tính về ứng suất vật liệu trong thời gian thực.

    Mạng đối thủ sáng tạo (GAN) đã được sử dụng để tạo bước đột phá. Mạng lưới được đào tạo bằng cách sử dụng hàng nghìn hình ảnh được ghép nối – một hình ảnh hiển thị cấu trúc vi mô bên trong của vật liệu khi chịu tác dụng của lực cơ học và hình ảnh còn lại được gắn nhãn với các giá trị ứng suất và biến dạng được mã hóa màu.

    Sử dụng lý thuyết trò chơi, GAN có thể xác định mối quan hệ giữa hình dáng bên ngoài của vật liệu và ứng suất mà nó phải chịu.

    Buehler cho biết thêm: “Từ một bức ảnh, máy tính có thể dự đoán tất cả các lực đó: sự biến dạng, ứng suất, v.v.”

    Ấn tượng hơn nữa, AI có thể tái tạo các vấn đề như vết nứt phát triển trên vật liệu có thể có tác động lớn đến cách nó phản ứng với các lực.

    Sau khi được đào tạo, mạng lưới thần kinh có thể chạy trên bộ xử lý máy tính cấp độ người tiêu dùng. Điều này giúp AI có thể truy cập được tại hiện trường và cho phép thực hiện việc kiểm tra chỉ bằng một bức ảnh.

    Bạn có thể tìm thấy bản sao đầy đủ của bài báo đây.

    (Ảnh chụp bởi CHUTTERSNAP TRÊN Bapt)

    Bạn muốn nghe các nhà lãnh đạo trong ngành thảo luận về những chủ đề như thế này? Tham dự cùng địa điểm Triển lãm 5G, Triển lãm công nghệ IoT, Triển lãm chuỗi khối, Triển lãm AI & Dữ liệu lớnVà An ninh mạng & Chuỗi hội chợ triển lãm đám mây thế giới với các sự kiện sắp tới ở Thung lũng Silicon, London và Amsterdam.

    Nguồn : https://www.artificialintelligence-news.com/2021/04/22/mit-researchers-developer-ai-calculate-material-stress-using-images/.

    Smart Factory & IIoT Marketing
    • Facebook
    • X (Twitter)
    • LinkedIn

    SmartFactoryVN là trang thông tin công nghệ chia sẻ thông tin để thúc đẩy quá trình chuyển đổi số đang diễn ra trong lĩnh vực sản xuất và các ngành công nghiệp, thể hiện bằng sự hội tụ của thông tin và công nghệ vận hành cũng như các xu hướng công nghệ mới như Internet Công nghiệp (IIoT ), phân tích dữ liệu lớn và AI.

    Bài liên quan

    Đại học Bách khoa Singapore ra mắt nền tảng chuyển đổi thành hành động

    27/07/2026

    Các mô hình của Quỹ Robotics sẽ kích hoạt thị trường trị giá 150 tỷ USD vào năm 2036

    26/07/2026

    Worldsensing ra mắt tiêu chuẩn mới cho giám sát công nghiệp và địa kỹ thuật

    24/07/2026

    Nguồn cung AC-DC LBA nhỏ gọn mới dành cho các thiết kế công nghiệp hạn chế Lĩnh vực

    23/07/2026
    Add A Comment

    Comments are closed.

    Smart Factory

    Hệ thống thực thi sản xuất (MES) là gì ? Vì sao doanh nghiệp sản xuất cần hệ thống MES ?

    27/02/2020

    SCADA là gì ? Khi nào cần 1 hệ thống SCADA ?

    19/01/2019

    Hệ thống điều độ sản xuất APS là gì ? Ứng dụng của hệ thống APS là gì ?

    12/01/2019

    Số lượng đặt hàng kinh tế (EOQ) và Công thức tính EOQ

    22/04/2023

    20 công cụ sản xuất tinh gọn

    17/07/2020

    Quản lý vòng đời sản phẩm (PLM) là gì ? Vai trò của PLM đối với doanh nghiệp là gì ?

    24/10/2020

    Những vấn đề cơ bản về Quản lý khu vực sản xuất (Shop floor management)

    19/04/2019

    7 ví dụ về trí tuệ nhân tạo trong các ngành công nghiệp khác nhau

    26/02/2019
    AI & Automation

    Đại học Bách khoa Singapore ra mắt nền tảng chuyển đổi thành hành động

    27/07/2026

    Các mô hình của Quỹ Robotics sẽ kích hoạt thị trường trị giá 150 tỷ USD vào năm 2036

    26/07/2026

    Worldsensing ra mắt tiêu chuẩn mới cho giám sát công nghiệp và địa kỹ thuật

    24/07/2026

    Nguồn cung AC-DC LBA nhỏ gọn mới dành cho các thiết kế công nghiệp hạn chế Lĩnh vực

    23/07/2026

    Thời tiết là thông tin vận hành để khắc phục vấn đề gây gián đoạn lớn nhất trong ngành xây dựng

    21/07/2026

    Nhân viên giảm thiểu các quy tắc chi phí khi khoảng cách về niềm tin ngày càng lớn, các phát hiện đồng thuận từ SAP

    20/07/2026

    Sun Group giới thiệu nền tảng khách hàng thân thiết hợp nhất kết nối toàn bộ hệ sinh thái

    18/07/2026

    Sự thay đổi dẫn dắt bởi AI trong xu hướng công nghệ chuỗi cung ứng năm 2026

    17/07/2026
    Bài Mới Nhất

    Đại học Bách khoa Singapore ra mắt nền tảng chuyển đổi thành hành động

    27/07/2026

    Solex (Trung Quốc) dự kiến rót thêm 97 triệu USD đầu tư vào tỉnh miền Bắc Việt Nam

    27/07/2026

    Khi robot bắt đầu cảm nhận

    27/07/2026

    Các mô hình của Quỹ Robotics sẽ kích hoạt thị trường trị giá 150 tỷ USD vào năm 2036

    26/07/2026

    Sembcorp quan tâm đầu tư vào khu thương mại tự do và hạ tầng số tại Đà Nẵng

    26/07/2026
    Thẻ
    AGV AI Automation BIG DATA Blockchain chuyen doi so cong nghiep data data analytics digital supply chain digital transformation digital twin edge computing ERP ESG Gartner iiot Iot kinh tế kinh tế xanh Kết nối Machine learning MES MOM Nghiên cứu ABI paperless factory phan tich du lieu Phát triển bền vững PLM RFID robotics RTLS san xuat scada smart factory smart warehouse so hoa Supplychain Management số hoá chuỗi cung ứng Tri tue nhan tao tu dong hoa warehouse Management WMS xe điện đầu tư vào Việt Nam
    Smart Industry Vietnam

    Smart Industry Vietnam là trang Tin công nghệ chia sẻ thông tin để thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số đang diễn ra trong lĩnh vực sản xuất và các ngành liên quan, thể hiện bằng sự hội tụ của thông tin và công nghệ vận hành cũng như các xu hướng công nghệ mới như Internet Công nghiệp (IIoT ), phân tích dữ liệu lớn và AI.

     

    Bài Viết Mới

    Các mô hình của Quỹ Robotics sẽ kích hoạt thị trường trị giá 150 tỷ USD vào năm 2036

    26/07/2026

    Sự thay đổi dẫn dắt bởi AI trong xu hướng công nghệ chuỗi cung ứng năm 2026

    17/07/2026

    Trung Quốc đứng đầu trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo toàn cầu

    09/07/2026

    Subscribe to Updates

    Get the latest creative news from Smart Industry Vietnam

    Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.