E se volessimo usare l’intelligenza artificiale in officina?

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Questo articolo riporta alcuni esempi di applicazione dell’IA nel machining.

Questo articolo completa la trattazione sull’applicazione dell’intelligenza artificiale (IA) nell’asportazione di truciolo iniziata con l’articolo “L’intelligenza artificiale nel machining” pubblicato nel numero di maggio 2024 di Macchine Utensili.

Mentre il primo articolo aveva lo scopo di porre le basi storiche e tecniche dell’intelligenza artificiale in senso lato, questo approfondimento riporta alcuni esempi di applicazione dell’IA nel machining, senza la pretesa di essere esaustivo, ma con l’intento di mostrare al lettore dei prodotti già presenti nel mercato e pronti all’utilizzo.

Non vengono trattate le piattaforme come Xometry, Fictiv e Weerg, che hanno funzioni di intelligenza artificiale per l’instant quoting, ma le adottano all’interno del servizio offerto ai loro clienti.

Uso di ChatGPT per programmare in G-code

ChatGPT può scrivere programmi in una varietà di linguaggi, incluso il G-code. Ma i suoi programmi sono di buona qualità? La rivista Modern Machine Shop riporta nel numero di gennaio 2024 un’intervista a Mike Wearne, un creatore di contenuti educativi presso CAMInstructor, specializzato in libri, video e programmi didattici online che coprono la programmazione CNC mediante Mastercam e SolidWorks (1). Finora Wearne ha prodotto due video sull’uso di ChatGPT per la programmazione del G-code. Il primo riguardava GPT-3, cioè l’ultima versione disponibile al pubblico al momento dell’uscita del video. Si testavano le capacità di programmazione del G-code di GPT-3 dando compiti semplici come la realizzazione di quattro fori equispaziati a un pollice di distanza. Una volta fornito il programma da ChatGPT, Wearne usò il software CIMCO Edit per mostrare visivamente i risultati e verificare eventuali problemi. Il suo giudizio è il seguente: “Se usiamo un programma di base e lo confrontiamo con qualcuno che sta imparando il G-code, direi che non è male. Darei un voto tra il C e il B, dove il massimo è A. La struttura complessiva era lì: ha inserito i codici giusti nei posti giusti, come G20 e G21, per passare tra le unità metriche e imperiali, e G90 per il posizionamento assoluto nella parte superiore del programma. Se sei nuovo alla programmazione del codice G, quelle sono di solito le cose difficili da ricordare e da mettere nel posto giusto”. Tuttavia, mancavano alcuni elementi, come i cambi utensile e le velocità di rotazione del mandrino. GPT-3 aveva infatti dei limiti. In particolare, poteva autocorreggersi, ma solo fino a un certo punto. Wearne dice che se si chiede a ChatGPT di correggere un problema in un programma, apporterà modifiche. Ma se si avvia una nuova chat o si chiede un programma completamente nuovo, si parte da zero. Tuttavia, pensa che il maggior ostacolo per GPT-3 fosse quante informazioni gli utenti dovessero fornire per ottenere un buon programma e quanto fosse difficile inserire queste informazioni. “Ad esempio – osserva Wearne, se vuoi fare dei fori, devi dirgli dove sono i fori, che dimensioni hanno i fori, che utensile stai usando, che materiale stai tagliando e che tipo di macchina stai utilizzando. Tutto questo è ancora molto difficile da inserire in un’interfaccia di chat come ChatGPT”. La tecnologia dell’IA si evolve però rapidamente e Wearne ha così pubblicato un nuovo video che analizza le capacità di programmazione di GPT-4. Al momento, GPT- 3.5 è l’ultima versione disponibile gratuitamente, mentre GPT-4 (e da poco GPT-4o) è disponibile al pubblico tramite abbonamento. GPT- 4 consente agli utenti di inviare immagini, inclusi disegni tecnici, risolvendo uno dei problemi principali di Wearne con GPT-3. “Descrivere il tuo pezzo attraverso il testo non era fattibile – spiega –. Caricare un’immagine o un disegno tecnico avvicina molto di più questa tecnologia all’essere utile”. Gli utenti di GPT-4 possono caricare una varietà di tipi di file (inclusi immagini e PDF) nell’interfaccia e da lì, dice Wearne, il chatbot può capire cosa è stato caricato. L’utente deve solo dirgli cosa fare con l’immagine. Ad esempio, se carichi un file di una parte con quattro fori, puoi dire a ChatGPT di scrivere un programma per fare i fori. Wearne dice che al momento funziona per parti e forme semplici. “Non si può andare oltre – aggiunge –. Almeno, non ancora”. Wearne ha anche notato un miglioramento significativo nel codice G che ChatGPT produce: “È come se GPT-4 possa pensare di più alle sue risposte e GPT-3.5 semplicemente restituisca qualunque cosa si presenti il più velocemente possibile”, precisa. Con il suo aggiornamento più recente, Wearne sostiene che può programmare parti semplici quasi perfettamente. Mentre GPT-3 riceveva un voto tra B e C per il suo codice: “Per le parti semplici, GPT-4 ottiene una A”. Secondo Wearne, il prossimo passo che ChatGPT deve compiere nella programmazione del codice G è il movimento dell’utensile durante la lavorazione. Aggiunge che, da solo, questo potrebbe essere troppo complesso per ChatGPT da gestire. “Non sono sicuro che sarebbe in grado di produrre qualcosa come un’operazione di fresatura dinamica su una tasca grande. La quantità di codice che dovrebbe generare probabilmente sarebbe al di là della sua portata”. Ma integrare ChatGPT con software di programmazione CAM come Mastercam potrebbe fornire le risorse necessarie per generare percorsi utensile complessi. Wearne crede che ChatGPT sia particolarmente utile nella realizzazione di macro, che sono un modo per memorizzare una serie di comandi in un programma e ripeterli: “Sorprendentemente, GPT-4 è abbastanza bravo con i codici di errore”. Invece di cercare su Google il codice di errore e cercare la risposta su un sito web o un forum, dice che puoi dare a ChatGPT il tipo di macchina e il codice di errore e ti dirà quale sia il codice di errore e come risolverlo. GPT-4 consente anche agli utenti di sviluppare e addestrare i propri GPT. Wearne ha utilizzato questa funzionalità per ottenere un chatbot personalizzato addestrato su un manuale di programmazione di una fresatrice CNC Haas. Complessivamente, secondo Wearne, “GPT-4 è uno strumento che le officine possono utilizzare ora”, e non solo per la programmazione. Questo è solo l’inizio per l’IA nella lavorazione, crede: “Sarà estremamente interessante vedere dove si troverà tra un anno. Immagino che la maggior parte utilizzerà qualche forma di IA nei prossimi anni, che sia GPT o qualcosa integrato nei sistemi CAD/CAM esistenti. E intendo un’IA reale, non un semplice algoritmo etichettato come IA”.

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