Universidad Adolfo Ibañez

A framework for digital fabrication through deep reinforcement learning

A framework for digital fabrication through deep reinforcement learning
Nombre: A Framework for Digital Fabrication through Deep Reinforcement Learning
Profesor(es): Félix Raspall
Alumno(s): Benito González Honorato

Las limitaciones que presentan los software CAM para agregar nuevas herramientas en el cálculo automático de rutas dificultan el desarrollo de nuevas técnicas de fabricación. Es necesario cambiar el paradigma de desarrollo que tienen estos programas para lograr facilitar la creación de nueva técnicas de fabricación digital, se debe cambiar de un paradigma lineal de programación a un framework basado en inteligencia artificial, como se ha realizado en otras industria como los videojuegos.

El objetivo de esta investigación es definir y validar un marco de trabajo basado en aprendizaje profundo por refuerzo (Inteligencia Artificial) en el cálculo de trayectorias para la fabricación digital. Lo anterior con el fin de responder a la siguiente pregunta: ¿De qué manera podemos pensar la fabricación digital a través Inteligencia artificial? o más concretamente, ¿Es posible definir y aplicar un marco de trabajo, basado en aprendizaje por refuerzo, para el cálculo de trayectorias de máquinas CNC en la fabricación digital? La respuesta a esta interrogante se comprueba mediante 2 experimentos que validan el marco de trabajo propuesto. Los resultados obtenidos son básicos pero, al igual que en otras áreas donde se ha aplicado inteligencia artificial, demuestran el potencial que tiene la implementación de este tipo de tecnologías en la fabricación digital.

La validez del marco de trabajo basado en inteligencia artificial abre aún más el campo de estudio para seguir iterando en la mejora de los componentes. Si bien los resultados actuales están lejos de solucionar una problemática real dentro de la fabricación digital, estos apuntan hacia allá.

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