La version 2.0 de PrintGuard, un détecteur de pannes pour l’impression 3D par dépôt de matière fondue (FDM) utilisant l’intelligence artificielle, a été lancée avec une architecture logicielle entièrement réécrite.
PrintGuard s’appuie sur un encodeur ShuffleNetV2 et une classification par réseau prototypique, entraîné pour l’apprentissage par peu d’exemples (few-shot learning). Cette approche permet d’identifier des défauts avec un nombre limité de données. Le modèle d’IA sous-jacent reste inchangé par rapport à la version initiale, la mise à jour se concentrant sur l’environnement logiciel.
Le système est désormais livré avec un hub et une interface utilisateur web. Sa taille compacte d’environ 5 Mo lui permet de fonctionner directement dans un navigateur web via Pyodide, ainsi que sur CPython, sans aucune modification. Cette portabilité et cette accessibilité pourraient faciliter son adoption pour la surveillance de la qualité en fabrication additive.
L’évolution de PrintGuard vers une architecture plus robuste et portable pourrait étendre son utilisation dans le domaine de l’impression 3D professionnelle et amateur.
Source : Reddit r/MachineLearning