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Associés de Procter & Gamble avec l'éther sur l'impression 3D et l'intelligence artificielle

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L'éther, la société de biotechnologie de San Francisco derrière l'éther de multi-outil 1 bioprinter 3D, a annoncé le commencement d'un accord de deux ans de développement conjoint avec Procter & Gamble pour le développement de l'impression du tranchant 3D et des technologies d'AI.

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L'éther 1 sera employé comme plate-forme de création de technologie pour développer un choix de capacités de matériel et de logiciel conçues pour automatiser et améliorer des demandes de recherches de produit de P&G, aussi bien que pour développer une imprimante de la deuxième génération de l'éther 3D.

Le « éther fonctionne avec P&G pour redéfinir complètement l'impression 3D. Il ne va plus être juste au sujet de déposer un matériel ou deux dans un modèle spécifique, » a dit le Président et le fondateur Ryan Franks d'éther. « Nous établissons quelque chose plutôt un artisan robotique intelligent, capable effectuer fortement des tâches complexes avec beaucoup de différents outils, visuellement évaluer et corriger son travail dans tout le processus de fabrication, et apprendre constamment comment s'améliorer. Le » développement inclura créer un réseau relié ensemble de la vision d'ordinateur et des algorithmes d'AI pour augmenter l'automation d'impression de multi-outil et de multi-matériel 3D, aussi bien que construit une suite augmentée des caractéristiques conçues pour augmenter les possibilités pour le champ de l'impression 3D. Une rangée de caméras performantes sera appareillée avec le matériel fait sur commande pour permettre de nouvelles capacités de robotique sur une imprimante 3D. Celles-ci incluent la surveillance in-situ en temps réel d'impression avec la réponse intelligente dynamique pour l'ajustement de paramètre et la représentation de correction d'erreurs et automatique des traitements de post-traitement, la reconnaissance d'objet et la manipulation, automation des processus de fabrication hybrides de multi-outil.

L'éther développe le logiciel supplémentaire pour automatiser à traitement d'images pour P&G dans le but de fournir une augmentation substantielle de vitesse au-dessus des méthodes de transformation manuelles. Des méthodes d'apprentissage profondes seront utilisées comme moyen de former les réseaux neurologiques multiples tels que les réseaux neurologiques circonvolutionnaires, les réseaux résiduels profonds, les réseaux génératifs de question ou d'autres réseaux neurologiques génératifs pour réaliser le 2D automatique de grande précision à la conversion de dossier 3D pour des chercheurs de P&G.