LONDON (IT BOLTWISE) – Die Metallverarbeitung durch Lasertechnologie hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht, insbesondere durch den Einsatz von maschinellem Lernen. Forschende der Empa haben innovative Methoden entwickelt, um die Effizienz und Präzision dieser Verfahren zu steigern.

Die Metallverarbeitung mit Lasertechnologie hat sich als unverzichtbar in Branchen wie der Automobil- und Luftfahrtindustrie etabliert. Die Fähigkeit, komplexe Bauteile präzise und automatisiert herzustellen, ist von unschätzbarem Wert. Doch die technischen Herausforderungen, die mit der Laser-Material-Interaktion einhergehen, erfordern oft aufwändige Vorversuche, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Forschende der Empa haben nun gezeigt, wie maschinelles Lernen diese Prozesse vereinfachen kann. Durch die Integration von Algorithmen, die auf optischen Sensordaten basieren, können die notwendigen Vorversuche um bis zu zwei Drittel reduziert werden. Dies spart nicht nur Material, sondern macht die Technologie auch für Unternehmen zugänglicher, die sich die bisherigen Kosten nicht leisten konnten.

Ein wesentlicher Aspekt der Forschung ist die additive Fertigung, bei der Metalle im 3D-Druckverfahren verarbeitet werden. Hierbei kommen zwei Modi zum Einsatz: das Wärmeleitungsschweißen und das Tiefschweißen. Die Wahl des richtigen Modus hängt von zahlreichen Parametern ab, die durch maschinelles Lernen effizienter bestimmt werden können.

Die Empa-Forschenden haben zudem einen Algorithmus entwickelt, der den Schweißvorgang in Echtzeit optimieren kann. Dies ist besonders wichtig, da selbst kleinste Defekte auf der Metalloberfläche zu Fehlern führen können. Durch den Einsatz von Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) wird eine schnelle Datenverarbeitung ermöglicht, die für die Echtzeitkontrolle notwendig ist.

Die Integration dieser Technologien in die Industrie könnte die Art und Weise, wie Metallkomponenten hergestellt werden, grundlegend verändern. Unternehmen könnten von einer höheren Produktionsgeschwindigkeit und -qualität profitieren, während gleichzeitig die Kosten gesenkt werden. Die Empa arbeitet eng mit Industriepartnern zusammen, um diese Technologien weiterzuentwickeln und zu implementieren.

Insgesamt zeigt die Forschung der Empa, dass maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz das Potenzial haben, die Metallverarbeitung durch Lasertechnologie maßgeblich zu verbessern. Die kontinuierliche Weiterentwicklung dieser Technologien könnte in Zukunft noch größere Fortschritte ermöglichen und neue Anwendungsbereiche erschließen.

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Maschinelles Lernen revolutioniert die Metallverarbeitung mit Lasertechnologie
Maschinelles Lernen revolutioniert die Metallverarbeitung mit Lasertechnologie (Foto: DALL-E, IT BOLTWISE)



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