{"id":2296,"date":"2024-09-22T11:51:46","date_gmt":"2024-09-22T11:51:46","guid":{"rendered":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/?post_type=news&p=2296"},"modified":"2024-09-22T11:51:50","modified_gmt":"2024-09-22T11:51:50","slug":"la-ia-y-los-laseres-allanan-el-camino-para-la-fabricacion","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/es\/news\/ai-and-lasers-illuminate-the-way-for-manufacturing\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial y los l\u00e1seres marcan el camino para la industria manufacturera"},"content":{"rendered":"

Los sistemas modernos de procesamiento de materiales por l\u00e1ser generan una gran cantidad de datos cada d\u00eda: por un lado, estos datos pueden utilizarse para supervisar los l\u00e1seres y los componentes \u00f3pticos; por otro lado, la supervisi\u00f3n del proceso tambi\u00e9n proporciona datos directos de la zona de procesamiento de materiales. Hoy en d\u00eda, estos datos ya se utilizan para supervisar y registrar la calidad de cada una de las etapas del procesamiento, lo que ayuda a los usuarios a evaluar los cambios en el proceso de procesamiento a lo largo del tiempo o entre varias m\u00e1quinas.
1. La versatilidad de los l\u00e1seres<\/strong>
Un componente importante del control de los sistemas de producci\u00f3n por l\u00e1ser es el sistema ciberf\u00edsico. En este sistema, la inform\u00e1tica, las redes y los procesos f\u00edsicos de producci\u00f3n se integran y se controlan de forma totalmente autom\u00e1tica mediante mecanismos de retroalimentaci\u00f3n incorporados. La fabricaci\u00f3n aditiva (impresi\u00f3n 3D) es un ejemplo t\u00edpico, en el que normalmente se utilizan l\u00e1seres para el procesamiento f\u00edsico, pero el papel de los l\u00e1seres va mucho m\u00e1s all\u00e1 de eso.
Desde su desarrollo en la d\u00e9cada de 1960, los l\u00e1seres han ofrecido interesantes posibilidades para la industria manufacturera. Los l\u00e1seres tienen una gran variedad de aplicaciones y sus caracter\u00edsticas son casi perfectas. Son capaces de concentrar una gran cantidad de energ\u00eda luminosa en un punto muy peque\u00f1o y generar mucho calor en el objetivo. Por lo tanto, a diferencia de muchos procesos industriales mec\u00e1nicos y qu\u00edmicos tradicionales, el procesamiento por l\u00e1ser es sumamente eficiente y no requiere el uso de productos qu\u00edmicos adicionales.<\/p>\n\n\n\n

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Los l\u00e1seres pueden generar pulsos a frecuencias extremadamente altas, con una duraci\u00f3n de tan solo unas pocas decenas de femtosegundos (10-15 segundos) por pulso. Esto es m\u00e1s r\u00e1pido que la velocidad a la que se disipa la energ\u00eda, por lo que es posible microprocesar materiales de menos de un mil\u00edmetro sin causar da\u00f1os t\u00e9rmicos. Siempre que se seleccione correctamente la longitud de onda del l\u00e1ser, este puede procesar con precisi\u00f3n uno de los materiales sin afectar al otro. Adem\u00e1s, los l\u00e1seres pueden utilizarse directamente para soldar componentes, cortar chapas met\u00e1licas o taladrar agujeros. Los l\u00e1seres tambi\u00e9n pueden emplearse de forma m\u00e1s ingeniosa para el pulido o la texturizaci\u00f3n de superficies.
2. Datos de alta calidad<\/strong>
Dado que los l\u00e1seres funcionan con electricidad, resultan m\u00e1s f\u00e1ciles de integrar en sistemas de control inform\u00e1tico y son ideales para los sistemas ciberf\u00edsicos. Sin embargo, la variedad de caracter\u00edsticas de los l\u00e1seres que hacen posible una gama tan amplia de aplicaciones tambi\u00e9n plantea un importante problema t\u00e9cnico: \u00bfc\u00f3mo encontrar los mejores par\u00e1metros para una tarea concreta?
La soluci\u00f3n tradicional consiste en el m\u00e9todo de prueba y error basado en la intuici\u00f3n del usuario, pero optimizar un sistema l\u00e1ser de esta manera puede llevar meses, lo que simplemente no es viable a la escala necesaria para lograr sistemas ciberf\u00edsicos verdaderamente \u00fatiles. Para complicar a\u00fan m\u00e1s las cosas, incluso si se determina la mejor configuraci\u00f3n para que un sistema concreto realice una tarea espec\u00edfica, una configuraci\u00f3n que funcione para un material puede no funcionar para otro.<\/p>\n\n\n\n

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Los investigadores han aplicado sus ideas a varios procesos de producci\u00f3n con l\u00e1ser, entre ellos la ablaci\u00f3n por l\u00e1ser: el uso de pulsos cortos de luz para eliminar peque\u00f1as cantidades de material de una superficie. En este caso, crearon conjuntos de datos de alta calidad disparando pulsos de luz de duraci\u00f3n controlada contra un objetivo s\u00f3lido. Este enfoque basado en big data ha resultado tan fruct\u00edfero que los investigadores de la Universidad de Kyushu, en Fukuoka \u2014socio del proyecto de la Universidad de Tokio\u2014, ya lo est\u00e1n utilizando para la fabricaci\u00f3n de semiconductores.
3. Un enorme potencial<\/strong>
Una vez recopilados los datos, un algoritmo de aprendizaje profundo puede simular la topolog\u00eda 3D creada tras m\u00faltiples pulsos l\u00e1ser en posiciones arbitrarias y con energ\u00edas de pulso arbitrarias. El equipo ya ha aplicado el sistema a una variedad de materiales, entre los que se incluyen diel\u00e9ctricos, semiconductores y pol\u00edmeros org\u00e1nicos. En la actualidad, el sistema Meister Data Generator puede buscar de forma aut\u00f3noma diversos par\u00e1metros l\u00e1ser utilizando algoritmos avanzados, como la optimizaci\u00f3n bayesiana, que permite determinar el siguiente par\u00e1metro que se debe probar mientras se est\u00e1 llevando a cabo el experimento. Estos datos de alta calidad tendr\u00e1n el potencial de transformar a\u00fan m\u00e1s los procesos de fabricaci\u00f3n por l\u00e1ser.<\/p>\n\n\n\n

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El siguiente objetivo es el autoaprendizaje de la m\u00e1quina. Este se divide en cuatro pasos: en primer lugar, el sensor genera datos a partir del proceso. A continuaci\u00f3n, los datos se analizan para facilitar su comprensi\u00f3n, es decir, para interpretarlos bas\u00e1ndose en los datos existentes. En el tercer paso, el sistema simula c\u00f3mo evolucionar\u00e1n los resultados del proceso. Para ello, se pueden inferir tendencias anteriores o simular la influencia de determinados par\u00e1metros. A continuaci\u00f3n, en el cuarto paso, se activar\u00e1 el control del sistema. Hasta ahora, la IA se ha utilizado principalmente para la supervisi\u00f3n de la calidad y el mantenimiento predictivo de las m\u00e1quinas. El control en bucle cerrado es la \u201cpr\u00f3xima gran novedad\u201d.
Sin embargo, gracias a la creciente disponibilidad de datos digitales de proceso, la IA puede hacer mucho m\u00e1s. Los datos hist\u00f3ricos permiten calcular nuevas tareas de mecanizado y rangos de par\u00e1metros para materiales espec\u00edficos en los que el proceso deber\u00eda funcionar correctamente. A la hora de planificar y configurar nuevos procesos de mecanizado, la IA puede ahorrar tiempo y recursos y, por lo tanto, dinero.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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