近日，plus10公司、SKZ机构以及住友(SHI)德马格公司的合作项目中，揭示了人工智能技术的进步，展示了来自多家制造商的注塑机群是如何相互学习的。
2022年1月，来自施威格的消息显示，从弗劳恩霍夫研究所拆分出的plus10公司一直在与德国南部塑料中心SKZ机构合作，进行面向应用的研究。
达尔文研究项目组（从左至右依次为：住友(SHI)德马格公司的Thorsten Thümen博士；plus10公司的Felix Georg Müller；SKZ机构的Christoph Mussauer；住友(SHI)德马格公司的Marco Fischer和Melanie Rohde）
他们的达尔文研究项目开发出了一种基于人工智能的新型工艺优化工具，专攻在注塑机中的应用。他们选中住友(SHI)德马格公司，来进行最后一系列的综合研究测试。
这个雄心勃勃的项目致力于成为未来自动化机器学习的指路明灯，专注于开发持续学习模型，力求在更短的周期（24小时）内，实现更高的注塑成型质量。为了实现这一总策略，同时优化不同生产情况的自主反应，研究团队从不同的机械制造商处得到了各有价值的深度学习成果。
该研究项目于2020年中启动，2021年加速，在弗劳恩霍夫研究所子公司plus10和SKZ塑料中心的推动下，进行了一系列机器学习测试。这个人工智能项目被命名为达尔文研究项目，聚焦如何利用高频机器数据，从多个注塑机模型中收集详细信息以及可迁移的处理行为。
利用预培训的机器学习模型的可迁移性，达尔文项目证明了来自不同制造商的机器群是有能力互相学习的。
实际上这就意味着，不需要每次重新学习某个特定机器的个体行为模型，而是正相反，只做微小的自动调整，就能满足机器和产品的应用要求。这种适应现存条件——比如原材料特性和环境——的能力，证明了加工模式和行为模式可被迁移到尺寸与技术要求类似的机器上，无论它们来自哪家制造商。
在住友(SHI)德马格公司的机器上做人工智能测试
最近，plus10和SKZ在住友(SHI)德马格公司的机器上进行了一系列全面人工智能工业对比测试。得益于其高频的机器连接，住友(SHI)德马格公司的机器是实现plus10算法的理想平台。该公司技术领先的机器控制器可实现毫秒级实时通信，是一款“适于人工智能的”机型。其普遍兼容的数字接口，可实现所有机器之间无缝通信。
此外，它是可实现持续学习的、基于人工智能的优化工具。在任何时候都能实现最佳生产力，有助于进一步促进界面设计、持续学习以及基于人工智能的软件开发。通过这样真实的测试环境，住友(SHI)德马格公司持续表明了自己在参与未来创新，提供智能自动化解决方案，以及构建注塑业未来上的积极态度。
支持可持续塑料生产
所得的试验模拟结果，进一步展示了工业对可持续塑料加工的重视程度。具体来说，就是plus10技术能够稳定处理敏感和异质材料，如热塑性用后废料可回收材料以及快速固化弹性体，为全循环塑料加工经济的效率和定义特征提供了有利的技术支持。
“达尔文”研究项目由德国联邦教育与研究部资助。2021年12月31日结束，目前正在处理研究结果。它将被吸收整合进plus10软件中。计划2022年底会公布详细内容。
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