1.用于缺陷检测的深度学习
　　在制造中，生产线中的缺陷检测过程变得越来越智能。深度神经网络集成使计算机系统可以识别诸如刮擦，裂纹，泄漏等表面缺陷。
　　通过应用图像分类，对象检测和实例分割算法，数据科学家可以训练视觉检查系统来进行给定任务的缺陷检测。结合了高光学分辨率相机和GPU，深度学习驱动的检测系统将比传统机器视觉具有更好的感知能力。

2.人工智能将打造数字孪生
　　数字孪生是物理生产系统的虚拟副本。在制造领域，存在着由特定机械资产，整个机械系统或特定系统组件组成的数字孪生。数字孪生的最常见用途是生产过程的实时诊断和评估，产品性能的预测和可视化等。
　　为了教数字孪生模型了解如何优化物理系统，数据科学工程师使用了监督和无监督的机器学习算法。通过处理从连续实时监控中收集的历史数据和未标记数据，机器学习算法可以查找行为模式并查找异常。这些算法有助于优化生产计划，质量改进和维护。
　　此外，利用自然语言处理（NLP）技术可以处理来自研究，行业报告，社交网络和大众媒体的外部数据。它不仅增强了数字孪生的功能，不仅可以设计未来的产品，还可以模拟其性能。

3.智能制造的生成设计
　　生成设计的思想是基于机器学习的给定产品的所有可能设计选项的生成。通过在生成的设计软件中选择重量，尺寸，材料，操作和制造条件等参数，工程师可以生成许多设计解决方案。然后，他们可以为将来的产品选择最合适的设计并将其投入生产。
　　先进的深度学习算法的使用使生成设计软件变得智能。人工智能的新趋势之一是生成对抗网络(GAN)。GAN依次使用两个网络：生成器和鉴别器，其中生成器网络为给定产品生成新设计，而鉴别器网络对真实产品的设计和生成的产品进行分类和区分。
　　因此，数据科学家开发并教授深度学习模型以定义所有可能的设计变体。计算机成为所谓的“设计伙伴”，它根据产品设计师给出的约束条件生成独特的设计思想。



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