Руководитель команды исследователей, профессор машиностроения Билл Кинг объяснил, что каждый 3D-принтер, даже в пределах одной модели, с одинаковыми настройками и материалами, оставляет на изготовленной детали свой уникальный «отпечаток». Эти индивидуальные особенности настолько устойчивы, что их можно распознать даже по фотографии детали, сделанной на обычную камеру смартфона. Обученный на таких изображениях искусственный интеллект способен с высокой — до 98% — точностью установить происхождение изделия, вплоть до конкретной единицы оборудования, на котором его сделали.
Открытие родилось из наблюдений за допустимыми отклонениями размеров деталей, которые были напечатаны на разных машинах. Эксперты заметили устойчивую связь между особенностями деталей и конкретными принтерами. Это натолкнуло их на мысль проверить, смогут ли алгоритмы машинного обучения распознавать уникальные визуальные сигнатуры, оставленные принтерами на поверхности деталей. Как выяснилось, AI способен точно определять происхождение деталей по снимку поверхности размером всего в один квадратный миллиметр.
Разработанная технология имеет огромное значение для производственных компаний, особенно в наше время, когда в глобальных цепочках поставок нередко используются услуги третьих сторон. Обычно поставщик обязуется использовать определенное оборудование, материалы и технологии, но проконтролировать, соблюдает ли он эти условия, невероятно сложно. Многие изменения случаются без уведомления заказчика и могут остаться незамеченными до тех пор, пока дефекты не проявят себя уже в готовой продукции. Новая система позволяет оперативно проверять соответствие поставок заявленным стандартам и обнаруживать отклонения вовремя, не дожидаясь убытков и других неприятных последствий.
Более того, инновационная технология может стать ценным и эффективным инструментом борьбы с подделками. В наши дни количество 3D-печатных деталей, которые используются в авиации, медицине, автомобилестроении и других критических отраслях, исчисляется миллионами, и возможность точно отследить их происхождение может обеспечить как безопасность продукции, от которой порой зависят не только здоровье, но и жизни людей, так и юридическую защиту прав производителей.
Обучение модели проводилось на базе обширного набора данных, в которую вошли более 9 тысяч изображений деталей, изготовленных на 21 принтере шести различных компаний с использованием четырех типов печатных процессов. При этом, по словам Кинга, для создания рабочей модели достаточно всего 10 образцов от нового поставщика, чтобы в дальнейшем проверять соответствие всего поступающего от него оборудования или продукции.
Разработка американских ученых стала принципиально новым шагом в верификации производственных процессов и обещает значительное снижение рисков, связанных с поставками. Возможно, в будущем она станет таким же неотъемлемым элементом цепочки качества, как сертификаты и аудиты, и будет позволять не просто доверять поставщикам, но и точно знать, что, где и как было произведено.
Тем временем российские ученые разработали уникальные материалы для 3D-биопечати хрящевой и костной ткани, кожи и слизистых оболочек.
