【美國能源部網(wǎng)站2024年11月1日報(bào)道】 美國橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室（ORNL）最新研發(fā)的人工智能檢測系統(tǒng)在核設(shè)備3D打印零件檢測領(lǐng)域取得重大突破，將檢測時(shí)間大幅縮減85%。

該系統(tǒng)采用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠高效重建和分析計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）圖像。這一創(chuàng)新不僅顯著降低檢測成本，縮短檢測時(shí)間，還減少所需的掃描次數(shù)。在愛達(dá)荷國家實(shí)驗(yàn)室（INL）的實(shí)踐應(yīng)用中，該系統(tǒng)展現(xiàn)出卓越性能——分析30余個(gè)3D打印樣品僅需不到5個(gè)小時(shí)，而傳統(tǒng)檢測方法則需要30多個(gè)小時(shí)才能完成單次掃描。

目前，橡樹嶺正致力于系統(tǒng)優(yōu)化，重點(diǎn)提升其在放射性材料和核燃料檢測方面的適用性。這項(xiàng)突破性技術(shù)獲得了美國能源部先進(jìn)材料和制造技術(shù)（AMMT）計(jì)劃的大力支持，將顯著加快先進(jìn)材料和制造技術(shù)商業(yè)化進(jìn)程。