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Partner di Procter & Gamble con l'etere su stampa 3D e su intelligenza artificiale

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L'etere, la società di biotecnologia di San Francisco dietro l'etere dello multi-strumento 1 bioprinter 3D, ha annunciato l'inizio di un accordo biennale di sviluppo congiunto con Procter & Gamble per lo sviluppo di stampa dell'avanguardia 3D e delle tecnologie di AI.

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L'etere 1 sarà usato come piattaforma della creazione della tecnologia per sviluppare una matrice delle capacità del software e dell'hardware destinate per automatizzare e migliorare le domande della ricerca del prodotto di P&G come pure per sviluppare una stampante di prossima generazione di etere 3D.

«L'etere sta funzionando con P&G completamente per ridefinire la stampa 3D. Più non sta andando essere appena circa il deposito del materiale o due in un modello specifico,» ha detto il CEO di etere ed il fondatore Ryan Franks. «Stiamo sviluppando qualcosa più simile ad un artigiano robot intelligente, capace di eseguire le mansioni altamente complesse con molti strumenti differenti, visivamente di valutare e correggere il suo lavoro in tutto il processo di montaggio e di imparare costantemente come migliorare. » Lo sviluppo comprenderà creare una rete collegata di dispositivo ottico del computer e degli algoritmi di AI per aumentare l'automazione di stampa del multi-materiale e dello multi-strumento 3D come pure costruisce una serie in espansione delle caratteristiche destinate per ampliare le possibilità per il campo di stampa 3D. Una matrice delle macchine fotografiche ad alto rendimento sarà accoppiata con l'hardware progettato per permettere alle nuove capacità di robotica su una stampante 3D. Questi comprendono il monitoraggio in situ in tempo reale della stampa con la risposta intelligente dinamica per adeguamento di parametro e la prestazione correttiva e automatica dei trattamenti di postelaborazione, il riconoscimento degli oggetti e la manipolazione, automazione dei processi di fabbricazione ibridi dello multi-strumento.

L'etere sta sviluppando il software supplementare per automatizzare l'elaborazione di immagini per P&G con lo scopo di fornitura dell'aumento sostanziale nella velocità sopra i metodi di lavorazione manuali. Le tecniche di apprendimento profonde saranno usate per preparare le reti neurali multiple quali le reti neurali dell'avvolgimento, le reti residue profonde, le reti generative di domanda o altre reti neurali generative per raggiungere il 2D automatico di alta precisione a conversione di file 3D per i ricercatori di P&G.