록히드마틴, 프린팅 로봇이 보다 일관된 더 나은 부품을 만들기 위해 스스로 관찰, 학습, 의사 결정을 할 수 있는 방법을 연구하고 제작 중에 로봇이 변수를 모니터링하고 제어할 수 있도록 적층 제조에 머신러닝 기법을 적용

록히드마틴의 금속 3D 프린팅 로봇(사진:록히드마틴)
록히드마틴의 금속 3D 프린팅 로봇(사진:록히드마틴)

오늘날 3D 프린팅은 선박, 비행기, 차량 및 우주선에 사용되는 각종 부품을 생성하지만 가치가 높고 복잡한 부품의 경우 전문 전문가의 지속적인 모니터링이 필요할 수 있다. 또, 파트의 한 섹션이 품질이 동등 이하이면 전체 파트를 사용할 수 없게 만들 수 있다. 이에 대응방안으로 록히드 마틴(Lockheed Martin)과 미 해군 연구청(Office of Naval Research)은 로봇을 학습시켜 복잡한 부품의 금속 3D 프린팅을 독립적으로 감독하고 최적화하기 위해 인공지능을 적용한다.

프린팅 로봇이 보다 일관되고 더 나은 부품을 만들기 위해 스스로 관찰, 학습, 의사 결정을 할 수 있는 방법을 연구하고 앞으로 2년 동안 580만 달러(약 65억원)를 들여 금속 3D 프린팅 로봇을 맞춤 제작하는 것으로 록히드 마틴의 첨단 기술 센터가 이끄는 연구팀은 로봇들이 더 나은 부품을 만들 수 있도록 소프트웨어 모델과 센서 수정을 개발하고 또, 제작 중에 로봇이 변수를 모니터링하고 제어할 수 있도록 적층 제조에 머신러닝 기법을 적용한다고 한다.

검증된 분석과 3D 프린팅 로봇 시스템 통합이 핵심으로 록히드 마틴은 적층 구조에 사용되는 일반적인 유형의 미세 구조를 조사할 것이며, 외부에서는 보이지 않지만 부품은 내부에 약간 다른 미세 구조를 가질 수 있다며, 이러한 지식을 작업 시스템에 통합하기 전에 매개변수인 마이크로 구조물의 성능 특성을 측정하고 이를 자재 특성에 맞춰 조정해 완전한 정보 세트를 통해 로봇은 우수한 성능을 보장하는 부품을 프린팅 하는 방법을 결정할 수 있다는 것이다.

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