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Auf dem AI Accelerator Summit in Boston hat Brent Brunell sich mit möglichen Applikationen von künstlicher Intelligenz im Bereich 3D-Druck befasst. Konkret ging es um Metall 3D-Druck, damit eine Anwendung sinnvoll möglich ist werden jedoch Computer mit mehr Rechenleistung benötigt.
Brent Brunell arbeitet bei GE Research in einer leitenden Position. Unter anderem befasst sich GE Research damit, wie künstliche Intelligenz für Metall 3D-Druck eingesetzt werden kann. Bei der Untersuchung der notwendigen Prozesse ist das Forschungsteam dann auf Probleme gestoßen.
Der Simulationsprozess ist sehr wichtig um sicherzustellen, dass ein Bauteil erfolgreich 3D-gedruckt werden kann. Doch die Simulation von Metall-3D-Druck ist sehr aufwendig. Schon der Druckvorgang eines kleinen Bauteils (das in der Hand gehalten werden kann), kann eine Datenflut von 36 Terabyte verursachen.
just consider that printing one small metal fuel nozzle part that you can hold in your hand can generate 36 terabytes of data. That’s three times total amount of data Twitter generates in a day! And this data is not trivial.
Es ist daher klar, dass mehr Rechenleistung benötigt wird um Anwendung mit künstlicher Intelligenz auszustatten. Auch könnte die Simulation an sich verbessert werden, was vermutlich deutlich verbesserte Algorithmen (die es unter Umständen noch gar nicht gibt) voraussetzt. Warum die Simulation so komplex ist erklärt Brent Brunell auch, ein Video davon gibt es hier:
