編譯/文龍

麻省理工學院計算機科學和人工智慧實驗室（CSAIL）的研究人員表示，他們建立了一個人工智慧驅動的工具，該工具可以提供鐳射切割設計的不同部分如何在金屬板上排布。他們聲稱這個名為Fabricaide的工具能夠透過實時分析使用多少材料讓使用者更好地在可用材料的背景下規劃設計。

從製造業到建築業，鐳射切割都是核心部分。然而，這個過程並不總是有效的。切割金屬片需要專業知識和時間，即使是最熟練的技術人員也會產生廢料。

Fabricaide透過顯著縮短設計和製造之間的反饋迴圈來解決這個問題。該工具儲存了使用者所製造的檔案，跟蹤他們剩餘的每件材料，並允許使用者為要切割的設計的不同部分分配多種材料。這簡化了流程，從而減輕了多材料設計的麻煩。

Fabricaide還具有自定義2D包演算法，可以高效、實時地將零件安排在金屬片上。當用戶建立設計時，Fabricaide優化了零件放置在現有紙張上的位置，在材料不足時提供警告，並提出材料替代品建議。

Fabricaide是一個現有設計工具整合的介面，並與AutoCAD、SolidWorks和Adobe Illustrator等計算機輔助設計軟體相容。未來，研究人員希望納入材料更復雜的特性，如它們需要有多牢固或有多柔韌。

與MIT教授斯特凡妮·穆勒（Stefanie Mueller）一起領導Fabricaide開發的博士生蒂查·塞塔巴克迪（Ticha Sethapakdi）在一份宣告中表示：「透過在設計時對設計可行性的反饋，Fabricaide讓使用者在可用材料的背景下更好地規劃他們的設計。其中許多材料是非常稀缺的資源，因此經常出現的問題是，設計師已經完成設計後才意識到材料用完了。有了Fabricaide，他們可以更早知道，以便他們能夠積極主動地決定如何最好地分配材料。」

據Markets and Markets稱，人工智慧製造業市值預計2020年將達到11億美元，到2026年可能達到167億美元。Fabricaide這種基於人工智慧的解決方案如果商業化，就可以透過在製造階段自動化和增加人類工作方面發揮關鍵作用，從而幫助製造商轉變其操作模式。

https://venturebeat.com/2021/02/18/mit-csail-taps-ai-to-reduce-sheet-metal-waste/

Kyle Wiggers