Дослідники використали чотирьох спеціалізованих ШІ-агентів на базі великих мовних моделей під керівництвом агента-контролера для забезпечення оптимізації, пише Tom’s Hardware.
Читайте также: Асоціація IT Ukraine запрошує ІТ-компанії подавати проєкти на премію Tech360: Brand Impact 2026. Ось як це зробити
Перший агент — це візуально-мовна модель, яка робить знімки після кожного надрукованого шару та аналізує їх на предмет якості та дефектів. Інший агент перевіряє поточні налаштування принтера, щоб визначити, що саме потрібно змінити або вдосконалити для усунення виявлених проблем.
Отримана інформація передається агенту-планувальнику, який розробляє конкретний план дій. Потім цей план надходить до агента-виконавця, який через API безпосередньо взаємодіє з 3D-принтером для досягнення потрібного результату.
Роботу всіх чотирьох агентів координує контролер, який стежить за тим, щоб уся інформація була актуальною та релевантною.
Ключовою особливістю цієї системи є те, що для ефективної роботи їй не потрібні спеціальні ШІ-моделі, навчені на вузькопрофільних даних. Натомість команда використовувала базову версію ChatGPT-4o та розроблені ними структуровані промпти, адаптовані під конкретну галузь. Це робить систему простою у впровадженні та дозволяє легко підвищити якість і ефективність 3D-друку.
«Наразі ця робота забезпечує основу для справді інтелектуальних та автономних виробничих систем, здатних досягти безпрецедентного рівня точності та надійності», — зазначив доцент кафедри машинобудування Амір Бараті Фарімані.
Читайте также: Українські виробники дронів потрапили до відбору в Drone Dominance Program США із замовленнями на $150 млн
https://dev.ua/news/shi-ahenty-dlia-3d-druku-1770219599