(CONNECT) Laserschweissen ist ein modernes Fügeverfahren, das in Raumfahrt, Industrie und Medizin vielfältige Anwendung findet. Der Prozess ist jedoch komplizierten physikalischen Prozessen unterworfen, die aktuell mit Stunden währenden Computersimulationen optimiert werden. Forschende der Eidgenössischen Materialprüfungs- und Forschungsanstalt (Empa) in Thun und des Quantencomputing-Unternehmens Terra Quantum aus St.Gallen haben jetzt ein auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Modell entworfen, mit dem sich der Prozess bis zu 100‘000-mal schneller simulieren lässt als mit herkömmlichen Methoden, heisst es in einer Mitteilung. Die Forschenden bezeichnen das Modell als „Laser Processing Fourier Neural Operator“ (LP-FNO). Im Gegensatz zu den bisherigen multiphysikalischen Simulationen, die bei einer Standardauflösung von 10 Mikrometern etwa sechs Minuten, bei einer Auflösung von 5 Mikrometern etwa eine Stunde dauern, erlernt LP-FNO den Zusammenhang zwischen den Laserprozessparametern – Leistung und Abtastgeschwindigkeit – und den daraus resultierenden dreidimensionalen Temperaturfeldern sowie den Grenzen der Schmelzzone mithilfe einer Fourier-Neural-Operator-Architektur in etwa 8 Millisekunden bei Standardauflösung. Bei höherer Auflösung dauert derselbe Prozess 88 Millisekunden.
„Die Fähigkeit, stundenlange physikalische Simulationen auf Millisekunden zu komprimieren, ist keine kleine schrittweise Verbesserung, sondern eine Veränderung, die völlig neue Anwendungen ermöglicht“, wird Markus Pflitsch, CEO und Gründer von Terra Quantum, in der Mitteilung zitiert „Mit LP-FNO können Industrieunternehmen Prozessoptimierungen in Echtzeit durchführen, digitale Zwillinge erstellen, die mit dem physikalischen Prozess synchronisiert bleiben, und Parameterräume erkunden, deren Untersuchung bisher zu kostspielig war. So sieht der Einsatz von KI bei den schwierigsten Problemen in der Fertigung aus.“ Elia Iseli, Leiter der Gruppe Light-Matter Dynamics an der Empa, sieht in der Partnerschaft das „vereinte Knowhow der Empa in den Bereichen Laserbearbeitung, Materialwissenschaft und Prozessmodellierung mit den Kompetenzen von Terra Quantum in den Bereichen fortgeschrittenes maschinelles Lernen und neuronale Operator-Methoden“. Die aktuelle Studie ist in der Fachzeitschrift „Journal of Intelligent Manufacturing“ publiziert. ce/eb