E se si potesse creare tutto ciò che si vuole, semplicemente premendo un pulsante?
È un sogno dell'umanità, reso (e parodiato) fino alla nausea nella fantascienza, da Star Trek a Iron Man a Red Dwarf, che con un solo clic un computer intelligente possa creare tutto ciò di cui si ha bisogno: dalle bevande calde al cibo, fino a un esoscheletro superpotente, e tutto il resto.
Naturalmente, siamo ancora lontani da una visione di questo tipo che diventi realtà. Ma i recenti progressi dell'AI generativa indicano che non siamo così lontani come pensiamo.
Artificiale. Intelligente?
Oggi viviamo in un mondo in cui strumenti di intelligenza artificiale come Chat-GPT e DALL-E sono in grado di creare nuove parole, immagini e video sulla base di pochi input. I risultati possono andare dal curioso(nuovi episodi dei Simpson AI?) allo spaventoso (ecco l'AI di Bing che dice a un giornalista del NYT in una chat che vuole essere vivo), fino al genuinamente impressionante.
Ad esempio, ogni immagine di questo articolo è stata generata inserendo l'attuale slogan di CloudNC, "Delivering single-click manufacturing to the world", in Mid Journey, un creatore di AI. L'AI ha prodotto queste immagini in meno di un minuto: per trovare gli equivalenti da un vero designer umano da zero potrebbero essere necessari giorni o addirittura settimane.
Le IA possono quindi creare molto rapidamente facsimili convincenti della vita reale. Anche se questo potere creerà dei problemi - dagli studenti che usano la Chat-GPT per svolgere i compiti di un saggio, ai cospirazionisti che la usano per generare fake news - i potenziali benefici sono esponenziali. La creatività computerizzata è a portata di mano, consentendoci di creare parole, immagini, disegni o codice in modo rapido.
Generare risposte con l'AI
Come si inserisce il CloudNC in questo nuovo futuro? Beh... perché non chiederlo a un'AI ?
Ho posto questa domanda allo strumento Chat-GPT di OpenAI: "Come può l'AI generativa essere utilizzata per migliorare la produzione?". Ecco cosa mi ha risposto:
"L'AI generativa può essere utilizzata per migliorare la produzione in diversi modi:
- Ottimizzazione della progettazione: L AI generativa può essere utilizzata per ottimizzare la progettazione di prodotti o componenti, generando un gran numero di progetti e valutandoli in base a una serie di criteri di prestazione. Utilizzando l'AI generativa, i produttori possono esplorare e valutare rapidamente un'ampia gamma di alternative di progettazione, identificando progetti che non solo sono ottimali in termini di prestazioni, ma anche fattibili da produrre.
- Ottimizzazione dei processi: L'AI generativa può essere utilizzata per ottimizzare i processi produttivi generando e analizzando grandi quantità di dati relativi ai parametri di processo, alle impostazioni delle apparecchiature e alla qualità dei prodotti. Analizzando questi dati, l'AI generativa può identificare i miglioramenti dei processi che possono aumentare l'efficienza, ridurre gli sprechi e migliorare la qualità dei prodotti.
- Manutenzione predittiva: L'AI generativa può essere utilizzata per prevedere quando le apparecchiature di produzione si guasteranno e programmare di conseguenza le attività di manutenzione. Analizzando i dati provenienti dai sensori e da altre fonti, l AI generativa può identificare gli schemi che indicano l'imminente guasto delle apparecchiature, consentendo ai produttori di affrontare in modo proattivo le esigenze di manutenzione prima che diventino critiche.
- Controllo qualità: L AI generativa può essere utilizzata per migliorare il controllo qualità analizzando i dati provenienti da sensori e telecamere per individuare i difetti di prodotti e componenti. Utilizzando l'AI generativa per identificare e classificare i difetti, i produttori possono migliorare i loro processi di ispezione e ridurre il numero di prodotti difettosi che arrivano sul mercato.
- Ottimizzazione della catena di approvvigionamento: L'AI generativa può essere utilizzata per ottimizzare la supply chain analizzando i dati relativi alla domanda, ai livelli di inventario e alla logistica. Analizzando questi dati, l AI generativa può identificare le opportunità di ottimizzare i livelli di inventario, ridurre i costi di trasporto e migliorare i tempi di consegna, con il risultato di una catena di approvvigionamento più efficiente ed economica.
Nel complesso, l'AI generativa ha il potenziale per migliorare significativamente la produzione aumentando l'efficienza, riducendo gli sprechi, migliorando la qualità dei prodotti e ottimizzando le operazioni della catena di fornitura."
Non male! In effetti, al CloudNC stiamo già sviluppando soluzioni per alcuni di questi problemi con CAM Assist.
LAI vi renderà liberi
La nostra tecnologia funziona come Chat-GPT e DALL-E? Beh, ci sono forti somiglianze. Tutte si basano e si addestrano su serie di dati solidi, utilizzando le indicazioni di esempi reali per modellare le risposte alle nuove domande.
Nel caso di CloudNC, quando si utilizzano le nostre soluzioni, l'utente può caricare un modello 3D di qualsiasi pezzo che desidera creare. Il nostro software determina autonomamente gli strumenti necessari, le modalità di utilizzo e redige il codice per indicare a una macchina CNC come realizzarlo, portando la semplicità dell'utilizzo di una stampante 3D nel complesso mondo della lavorazione di precisione.
Questa assistenza automatizza la generazione della programmazione della produzione del pezzo a partire dalla richiesta ricevuta dal software, in modo simile a come Chat-GPT crea una copia basata su un testo o DALL-E produce un'immagine. In pratica, accelera il processo di progettazione, mettendolo in cortocircuito in modo che il percorso dall'ideazione alla creazione sia più breve di quanto fosse possibile in precedenza.
Per essere chiari, non stiamo ancora operando in un mondo in cui possiamo premere un pulsante e comandare a un'AI di generare un oggetto di nostra scelta: questo è ancora nel regno della fantascienza e lo sarà ancora per un po'. (La produzione di qualsiasi cosa con un solo clic è ancora lontana).
Tuttavia, è evidente che con la tecnologia possiamo accelerare drasticamente alcune parti del processo di generazione di qualsiasi cosa, che si tratti di Chat-GPT, DALL-E o CloudNC. Ciò significa che stiamo migliorando molto nell'eliminare i colli di bottiglia che ostacolano la produzione, consentendo all'innovazione di prosperare, a vantaggio di tutti noi.
