Por Mahyar Asadi, Michael Fernandez, Majid Tanbakuei Kashani y Mathew Smith; presentado en la Conferencia Virtual de la Federación Internacional de Control Automático.
La ciberfabricación depende de Digital Twins (gemelos digitales) inteligentes de los procesos de manufactura, capaces de actuar rápidamente para tomar decisiones acertadas. Sin embargo, la parte de computación cognitiva del gemelo digital puede volverse demasiado demandante en tiempo cuando utiliza herramientas de simulación que resuelven ecuaciones constitutivas gobernantes en forma de ecuaciones diferenciales parciales (PDE). Por otro lado, muchas soluciones de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) dependen de grandes conjuntos de datos que no existen en numerosos sistemas de manufactura.
Desarrollamos un gemelo digital híbrido que aprovecha un gemelo digital basado en ML para ofrecer respuestas rápidas, mientras mejora su precisión mediante aprendizaje adaptativo con un gemelo digital basado en PDE. Utilizamos este gemelo digital híbrido para la exploración activa, en tiempo real, de distintos patrones de deposición de recubrimiento metálico. Esta herramienta permite a los ingenieros explorar y comparar múltiples patrones necesarios para evaluar escenarios de deposición metálica sin demoras por tiempo computacional.
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