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Socios de Procter & Gamble con éter en la impresión 3D y la inteligencia artificial

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El éter, la compañía de biotecnología de San Francisco detrás del éter de la multi-herramienta 1 bioprinter 3D, anunció el comienzo de un acuerdo de dos años del desarrollo conjunto con Procter & Gamble para el desarrollo de la impresión del filo 3D y de las tecnologías del AI.

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El éter 1 será utilizado como plataforma de la creación de la tecnología para desarrollar un arsenal de capacidades del soporte físico y del software diseñadas para automatizar y para mejorar los usos de la investigación del producto para P&G, así como para desarrollar una impresora del éter 3D de la siguiente generación.

El “éter está trabajando con P&G para redefinir totalmente la impresión 3D. Va no más a estar apenas sobre el depósito de un material o dos en un modelo específico,” dijo el CEO y al fundador Ryan Franks del éter. “Estamos construyendo algo más bién un artesano robótico inteligente, capaz de realizar tareas altamente complejas con muchas diversas herramientas, visualmente de evaluar y de corregir su trabajo en el proceso de la fabricación, y de aprender constantemente cómo mejorar. El” desarrollo incluirá crear una red interconectada de la visión de ordenador y de los algoritmos del AI para aumentar la automatización de la impresión de la multi-herramienta y del multi-material 3D, así como construye una habitación ampliada de las características diseñadas para ampliar las posibilidades del campo de la impresión 3D. Un arsenal de cámaras de alto rendimiento será emparejado con hardware creado para requisitos particulares para permitir nuevas capacidades de la robótica en una impresora 3D. Éstos incluyen la supervisión de impresión "in-situ" en tiempo real con la respuesta inteligente dinámica para el ajuste del parámetro y la corrección de error, el funcionamiento automático de tratamientos que postprocesan, el reconocimiento de objeto y la manipulación, automatización de los procesos de fabricación híbridos de la multi-herramienta.

El éter está desarrollando software adicional para automatizar el tratamiento de la imagen para P&G con el objetivo de proporcionar un aumento sustancial en velocidad sobre métodos de proceso manuales. Las técnicas de aprendizaje profundas serán utilizadas para entrenar a redes neuronales múltiples tales como redes neuronales circumvolucionales, redes residuales profundas, redes generativas de la pregunta u otras redes neuronales generativas para alcanzar 2.o automático de la alto-exactitud a la conversión de fichero 3D para los investigadores de P&G.