Machine Learning per i Processi Industriali

Il Machine Learning (ML) riunisce idee dalle neuroscienze, dalla fisica, dalla matematica, dalla statistica e dalla biologia per permettere ai computer di imparare attraverso la modellazione.

Il concetto centrale del ML è come insegnare ai computer ad imparare dai dati. Ciò implica che è necessario insegnare alle macchine come richiamare, adattare (o fare aggiustamenti) e generalizzare le informazioni che hanno acquisito per poterle applicare a situazioni e casi simili.

Il Machine Learning ha guadagnato una crescente attenzione nei processi industriali come la tempra laser, la saldatura laser, la rettifica e l'additive manufacturing (AM) grazie alle sue alte prestazioni nei task di analisi dei dati come la classificazione, la regressione e il clustering. Nel campo dei processi di produzione, le varie tecniche di Machine Learning possono supportare le fasi di progettazione, controllo del processo e produzione.

Attività in ambito Machine Learning del Gruppo Laser

La ricerca sull'applicabilità del Machine Learning ai processi industriali è un campo in crescita: il Machine Learning è uno strumento efficiente per l'analisi dei dati e il data mining, superando facilmente alcune delle limitazioni degli esperimenti, delle simulazioni ad alta precisione o dei sistemi di monitoraggio in situ in termini di tempo e costi, fornendo previsioni accurate, robuste e rapide con un approccio flessibile che si adatta a una vasta gamma di problemi industriali.