Станки с программным управлением: Классификация станков с ЧПУ, их виды и возможности

alexxlab | 04.11.1970 | 0 | Разное

особенности и разновидности :: ТОЧМЕХ

Основные сведения о станках и числовом программном управлении

Использование металлообрабатывающих станков, оборудованных современными системами числового программного управления, занимает в производственных процессах особое привилегированное положение. Это связано с тем, что оно позволяет выпускать детали, к которым выдвигаются строгие требования точности размеров и допусков.

Работа на таком оборудовании требует от оператора не только богатого практического опыта работы на станке, но и умения составлять для него программы, в соответствии с которыми будут выполняться операции обработки.

Числовое программное обеспечение нашло применение в управлении системами и конструктивными особенностями самых разных станков, выполняющих фрезерную, токарную, сверлильную, шлифовальную и другие операции обработки.

В последние годы стали популярны станки с универсальными возможностями и конструкцией, которые сочетают в себе возможность выполнения нескольких видов обработки с использованием автоматизированных систем дополнительных элементов.

С использованием числового программного управления обеспечивается точность и слаженность работы целых производственных автоматизированных линий, на которых производится выпуск самых разных деталей для отраслей промышленности.

Особенно эффективно проявляет себя автоматизация обрабатывающего процесса при использовании возможностей электронно-вычислительных систем.

Применение числового программного обеспечения обеспечивает обработку в режиме автоматического и полуавтоматического производственного цикла. Соответственно это удешевляет себестоимость продукции. От оператора требуется только следить за работой оборудования, а в случае необходимости проводить наладку (переналадку) его систем и программ.

Развитие науки и техники создаёт условия для оптимизации производства, уменьшения себестоимости продукции, создания новых условий для повышения качества обработки. С течением времени числовое программное обеспечение становится всё более совершенным. Соответственно повышаются и требования к операторам станков.

Основные требования к операторам станков с ЧПУ

К работе на станках, оборудованных числовым программным обеспечением, допускаются только опытные работники, которые имеют багаж практических навыков выполнения обработки на обычных станках.

Невозможно написать и следить за работой программы, если у оператора отсутствует понимание самого процесса выполнения станком той или иной операции, позволяющей выполнить требуемую обработку заготовки (детали).

Первоочерёдным, что должен понимать и уметь выполнять оператор, выступают операции по черновому и чистовому точению, сверлению, нарезанию резьб, а также использованию других способов механической обработки.

Чтобы оператор, использующий станок с числовым программным управлением эффективно выполнял свои функции, его профессиональное обучение начинают с изучения:

• основных компонентов и знания устройства станка;
• вспомогательных систем и механизмов, улучшающих условия обработки;
• понимания особенностей применяемых для обработки инструментов и рабочего стола, допустимых направлений (осей) их ориентации и взаимного соотношения при движении;
• определения функций станка и особенностей его программирования.

Чем выше уровень подготовки и квалификации оператора, тем лучше будет организовано выполнение станком своих функций, а также более качественно проведена операция по обработке заготовки (детали).

Ценность знания основных и дополнительных (вспомогательных) компонентов станков с ЧПУ

Знание и понимание конструктивных особенностей обрабатывающего станка, а также его возможностей по выполнению конкретного вида операций, обеспечивает чёткое осознание оператором пределов и возможностей оборудования.

Для каждого станка существует техническая документация, поясняющая его конструктивные особенности и направленность выполняемых обрабатывающих операций. В ней также содержится основная информация о технических характеристиках, к которым относятся:

• сведения о максимальных оборотах узлов и частей;
• скоростные диапазоны;
• сведения о мощности двигателей, используемых для осей станка;
• максимально допустимые значения перемещения движущихся элементов рабочего стола и инструмента, их осевые направления;
• информация о возможности крепления нескольких инструментов, а также их автоматической смене;
• сведения о максимальной скорости резания или иной обработки.

Чем лучше оператор станка владеет этой информацией, тем правильней он сможет разработать программу для выполнения обработки. В этом случае управление станком становиться более понятным, а достижение поставленных перед оператором задач по обработке детали (заготовки) кратчайшим по времени.

Дополнительные, или вспомогательные, компоненты станка — это различные измерительные приборы и устройства, механизмы и системы замены паллет, а также заменяемые узлы станка, которые служат для повышения его производительности.

Знание возможностей дополнительных элементов позволяет правильно настроить числовое программное управление с учётом не только основных, но и дополнительных производственных характеристик.

Особенности программирования, применяемые в станках с ЧПУ

Программирование осуществляется с использованием определённых, понятных цифровой обрабатывающей системе, алгоритмов и наборов функций, выполняемых обрабатывающим станком.

Особенности программирования зависят не только от качества команд, которые подаются оператором, но и от возможностей каждого конкретного станка (производственной линии).

Например, многие фрезерные станки позволяют обеспечить программируемое движение только инструмента, в этом случае оператору бессмысленно будет вводить команды для движения рабочего стола: станок не сможет их выполнить.

В то же время существуют станки, которые позволяют выполнять значительно большее количество функций и операций по обработке. В этом случае и набор подаваемых оператором команд должен быть значительно богаче.

Многие современные станки позволяют обрабатывать такое количество команд, что от оператора требуется только менять заготовки (детали) и следить за качеством используемого инструмента.

Другие статьи по сходной тематике

Что такое станки с ЧПУ

Станки с ЧПУ (числовым программным управлением) – это высокотехнологичное оборудование, в котором исполнительные устройства (приводы) управляются автоматически. Приводы, управляемые по определенной программе, приводят в действие рабочий элемент станка – таков принцип работы оборудования с ЧПУ. В зависимости от назначения станка рабочим элементом может быть шпиндель, сверло, пуансон и т.д.

Парк станочного оборудования, оснащенного ЧПУ, огромен и разнообразен. Достаточно перечислить лишь самые основные: это токарные, фрезерные, шлифовальные, металлорежущие, сверлильные станки, которые подразделяются на множество типов и модификаций. Сложное и многообразное производство требует такого же сложного оборудования. Однако, при всем многообразии типов и моделей принцип работы станков с ЧПУ сводится к наличию программного обеспечения, задающего алгоритм работы станка.

В состав системы ЧПУ входит:

• пульт оператора, который предназначен для управления станком в ручном режиме при подготовке станка к работе по программе. Он позволяет вводить программу управления станком, задавать режимы его работы, при аварийной ситуации отключить станок для устранения неполадок;
• панель оператора (дисплей) отображает текущую информацию о работе станка и выполняемой программе. Оператор может визуально контролировать ход выполнения технологической операции, видеть сообщения об авариях и возникших неполадках;
• контроллер, который представляет собой микросхему с программой работы данного станка. Это устройство служит, например, для задания траектории движения рабочего инструмента, для команд выполнения технологических операций, для изменения управляющих программ и т. д.;
• ПЗУ (постоянное запоминающее устройство) -это постоянная память, которая предназначена для долговременного хранения системных программ и констант, определяющих конфигурацию данного станка; информация в ПЗУ может быть только для чтения;
• ОЗУ (оперативное запоминающее устройство)- это оперативная память, предназначенная для кратковременного хранения файлов системных и управляющих программ, используемых в текущий момент; ОЗУ предназначено для хранения информации, меняющейся в ходе выполнения программы, используется как для записи, так и для чтения информации.

Станки с ЧПУ не требует высокой квалификации специалиста – станочника, достаточно обучить персонал приемам управления программой. Станки с ЧПУ – это современное оборудование, позволяющее обеспечить высокую производительность труда при отменном качестве производимых работ. Использование таких станков значительно повышает общий уровень культуры производства.

Автоматическое управление

На сегодняшний день практически каждое предприятие, занимающееся механической обработкой, имеет в своем распоряжении станки с числовым программным управлением (ЧПУ). Станки с ЧПУ выполняют все те же функции, что и обычные станки с ручным управлением, однако перемещения исполнительных органов этих станков управляются электроникой. В чем же основное преимущество станков с ЧПУ и почему все большее число заводов предпочитает вкладывать деньги именно в современное оборудование с автоматическим управлением, а не покупать относительно дешевые универсальные станки?

Рис. 1.1. Универсальный сверлильно-фрезерный станок

Первым, очевидным плюсом от использования станков с ЧПУ является более высокий уровень автоматизации производства. Случаи вмешательства оператора станка в процесс изготовления детали сведены к минимуму. Станки с ЧПУ могут работать практически автономно, день за днем, неделю за неделей, выпуская продукцию с неизменно высоким качеством. При этом главной заботой станочника-оператора являются в основном подготовительно-заключительные операции: установка и снятие детали, наладка инструмента и т. д. В результате один работник может обслуживать одновременно несколько станков.

Вторым преимуществом является производственная гибкость. Это значит, что для обработки разных деталей нужно всего лишь заменить программу. А уже проверенная и отработанная программа может быть использована в любой момент и любое число раз.

Третьим плюсом являются высокая точность и повторяемость обработки. По одной и той же программе вы сможете изготовить с требуемым качеством тысячи практически идентичных деталей. Ну и, наконец, числовое программное управление позволяет обрабатывать такие детали, которые невозможно изготовить на обычном оборудовании. Это детали со сложной пространственной формой, например штампы и пресс-формы.

Рис. 1.2. Фрезерный станок с ЧПУ фирмы Doosan

Стоит отметить, что сама методика работы по программе позволяет более точно предсказывать время обработки некоторой партии деталей и соответственно более полно загружать оборудование.

Станки с ЧПУ стоят достаточно дорого и требуют больших затрат на установку и обслуживание, чем обычные станки. Тем не менее их высокая производительность легко может перекрыть все затраты при грамотном использовании и соответствующих объемах производства.

Давайте разберемся, что же такое ЧПУ. Числовое программное управление – это автоматическое управление станком при помощи компьютера (который находится внутри станка) и программы обработки (управляющей программы). До изобретения ЧПУ управление станком осуществлялось вручную или механически.

Осевыми перемещениями станка с ЧПУ руководит компьютер, который читает управляющую программу (УП) и выдает команды соответствующим двигателям. Двигатели заставляют перемещаться исполнительные органы станка – рабочий стол или колонну со шпинделем. В результате производится механическая обработка детали. Датчики, установленные на направляющих, посылают информацию о фактической позиции исполнительного органа обратно в компьютер. Это называется обратной связью. Как только компьютер узнает о том, что исполнительный орган станка находится в требуемой позиции, он выполняет следующее перемещение. Такой процесс продолжается, пока чтение управляющей программы не подойдет к концу.

По своей конструкции и внешнему виду станки с ЧПУ похожи на обычные универсальные станки. Единственное внешнее отличие этих двух типов станков заключается в наличии у станка с ЧПУ устройства числового программного управления (УЧПУ), которое часто называют стойкой ЧПУ.

Рис. 1.3. Стойка ЧПУ Heidenhain TNC

ПРИСПОСОБЛЕНИЯ ДЛЯ СТАНКОВ С ПРОГРАММНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ И РОБОТОВ

Основы конструирования приспособлений

На станках с программным управлением (ПУ) обрабатывают детали широкой номенклатуры малыми партиями. Характерным для этих станков является быстрая сменяемость партий, сложность и повышенная точность обработки деталей. Приспособления для станков с ПУ должны быть простыми и надежными в работе, жесткими для достижения заданной точности обработки, обеспе­чивать быструю установку и снятие обрабатываемых заготовок* допускать быструю переналадку и быть пригодными для группо­вой обработки. Для выполнения концентрированной многопере­ходной обработки сложных деталей они должны обеспечивать возможность подвода рабочего инструмента ко всем обрабатывае­мым поверхностям с разных сторон заготовки. 862

Установку заготовок производят на предвари­тельно обработанные базы, используя чаще всего сле­дующие поверхности за­готовки: три взаимно пер­пендикулярные плоскости (установка на шесть то­чек), нижнюю плоскость и два базовых отверстия, центровые гнезда, цилин­дрические поверхности (наружную и внутрен­нюю) и торец для тел вращения. Характерным н важным условием выбора баз для установки заготовки в приспособление, является совмещение их с осями координат, от которых указы­ваются заданные размеры. На рис. 170, а показан пример такого совмещения. Соблюдение этого условия облегчает расчет коорди­нат опорных точек траектории движения инструмента от выбран­ного начала отсчета (нулевой точки).

Зажимные устройства отличаются простотой конструкции (при­хваты, кулачки патронов и планшайб). Их выполняют ручного типа и с приводом (обычно гидравлического или механического типа). Зажимные устройства в виде прихватов малогабаритны, легко размещаются в стесненных местах и не мешают выполнению обработки. При невозможности обеспечить последнее условие предусматривают обработку заготовки с ее перезажимом (перехва­том), расчленяя процесс обработки на данном станке на два по­следовательных этапа. Сперва заготовку закрепляют первыми за­жимами 1 (рис. 170, 6) и обрабатывают ее открытые поверхности. Затем перед началом второго этапа обработки заготовку закреп­ляют вторыми зажимами 2, а зажимы 1 снимают, освобождая за­крытые до этого поверхности заготовки. При правильном выборе мест закрепления заготовки точность размеров и взаимного поло­жения обработанных поверхностей получается достаточно высокой; это обусловлено тем, что при перезажиме заготовки ее положе­ние на станке не изменяется.

A-) Рис. 170. Приспособлении для станков с ЧПУ

Зажимные устройства характеризуются точным изготовлением и высокой надежностью в работе. Это особенно важно в тех слу­чаях, когда обслуживание станка с программным управлением осуществляется роботом. При токарной обработке робот берет заготовку из емкости (с транспортера) и устанавливает ее в строго ориентированном положении в кулачки патрона. Все движения робота, закрепление и открепление заготовки производятся от управляющей программы станка (управляющей ЭВМ для группы станков). При недостаточной точности позиционирования захвата робота кулачки патрона должны разводиться на большую вели­чину, чем при ручной установке заготовки.

Стационарно расположенный робот может обслуживать два-три станка (рис. 171), а робот, перемещаемый по верхним горизонтальным направляю­щим, — линию станков.

При обработке заготовок на рас­точных, фрезерных и сверлильных станках заготовки можно устанавли­вать обработанной базой непосред­ственно на стол станка с ориентацией по боковым упорам, закрепленным в Т-образных пазах. Вместо упоров на столе станка часто закрепляют линейку или угольник, а по ним уста­навливают заготовку базовыми площадками или платиками. Для токарной обработки заготовок типа фланцев, втулок, стаканов используют клиновые самоцентрирующие патроны с бы­строй перестановкой кулачков на требуемый диаметр. Патроны имеют гидравлический, пневматический или электромеханический привод. Обтачивание заготовок типа валов производят в центрах с передачей момента поводковым трехкулачковым патроном с бы­строй перестановкой кулачков на нужный размер. Патроны имеют гидро-, пневмо- или электромеханический привод. Для полной обработки валов с одной установки применяют поводковые центры (ГОСТ 18257—72), а также поводковые шайбы с торцовыми рифле­ниями и плавающим передним центром. Необходимая осевая сила для внедрения рифлений в торец заготовки создается гидравли­ческим или электромеханическим устройством задней бабки — вращающимся центром. Передаваемый крутящий момент состав­ляет 100 Н-м и больше. Для фрезерных станков с ЧПУ исполь­зуют механогидравлические тиски нормальной и повышен­ной точности. Их выпускают неподвижного и поворотного типов.

Известно использование базовых плит из набора УСП. Эти детали имеют высокую точность исполнения и малый износ в про­цессе эксплуатации. Плиты обеспечивают открытую схему уста­новки и хорошую доступность режущего инструмента к обраба­тываемой заготовке.

Рис. 171. Схема расположе­ния робота для обслужива­ния трех станков: / — робот, 2, 4, 6 —- станки с ЧПУ; 3 — транспортер подачи заготовок, 5 — транспортер уда­ления готовых деталей

Для участков станков с ПУ, управляемых от ЭВМ, используют универсальные и переналаживаемые приспособления-спутники. Примером первых может служить трехкулачковый самоцентри­рующий патрон (рис. 172). На специальном стенде в этот патрон закрепляется заготовка, а затем он передается последовательно на станки данного участка. Обработанная деталь снимается, а па­трон передается на исходную позицию для закрепления следующей заготовки. Патроны имеют коническую поверхность для точной установки на шпинделе станка и быстродействующее автоматиче­ское устройство для надежного закрепления. 264

Переналаживаемые приспособления – спутники имеют сменные установочные и зажимные устройства; они пригодны также и для групповой обработки.

На многооперационных станках «об­рабатывающих центрах», имеющих двухпозиционные столы, используют приспособления-дублеры. В то время как закрепленная в одном приспособ­лении заготовка обрабатывается, в дру­гом приспособлении происходит съем обработанной детали и установка новой заготовки. Такое совмещение времени способ­ствует повышению производительности труда и лучшему исполь­зованию этого дорогостоящего оборудования.

Промышленные роботы в механосборочном производстве на­ходят широкое применение. При механической обработке их используют как вспомогательные устройства, выполняющие функ­ции: взять ориентированную заготовку из тары (бункера), по­ставить в станочное приспособление (патрон), сиять обработанную заготовку со станка, отложить в тару или передать на следующую позицию обработки без потерн ориентации заготовки. Безотказ­ное выполнение этих вспомогательных функций во многом зави­сит от конструкции захватов робота, которые являются его смен­ной и переналаживаемой оснасткой.

В сборочном производстве роботы могут выполнять и техноло­гические функции — автоматически производить сборку неслож­ных узлов или отдельные этапы общей сборки изделия. Их можно использовать в качестве отдельных технологических установок на узловой сборке, встроенными в поточную линию с автономной системой управления и встроенными в сложные автоматические комплексы с общей системой управления. В массовом произ­водстве применяют цикловые и специальные сборочные роботы, в мелкосерийном производстве с широкой номенклатурой изде­лий — универсальные обучаемые роботы с ЧПУ. Во всех слу­чаях роботы должны иметь сборочное приспособление, в которое прежде всего ставят базовую деталь собираемого узла. После ее автоматического закрепления производится последовательная

Установка всех сопрягаемых деталей. Затем собранный узел открепляется и передается в тару или на следую­щую позицию. Весь цикл сборки вы­полняется автоматически, без учас­тия человека, по заранее составлен­ной программе.

Рис. 172. Патрон-спутник для автоматической линии, уп­равляемой от ЭВМ

Рнс. 173. Компоновка рабочего места сборочного робота

Сборочное приспособление ус­танавливается на столе или стойке возле робота. В простейшем случае оiiO представляет собой плиту с эле­
ментами для точной установки базовой детали собираемого узла. Зажимные устройства (если они необходимы) выпол­няют пневматическими или гидравлическими с управлением от системы робота. При сборке точных сопряжений точность по­зиционирования руки робота может оказаться недостаточной. В этом случае применяют дополнительные устройства для точного направления сопрягаемых деталей. Приспособление должно быть по возможности простым, с открытой рабочей зоной, обеспечива­ющей подвод руки робота и установку деталей. В мелкосерийном производстве приспособление может быть быстро собрано из элементов УСП.

Конструирование сборочного приспособления тесно связано С общей компоновкой рабочего места (рис. 173). В него входят вибробункеры и магазины 1 для сопрягаемых деталей, магазин 2 Сменных инструментов и захватов, а также устройство для приема собранного изделия (лоток, транспортер, позиция для передачи на следующий агрегат 3). Расположение этих устройств опреде­ляет цикл работы робота 4 и общую схему сборочного приспо­собления 5.

Вновь изготовленное приспособление тщательно проверяют перед сдачей в эксплуатацию. Проверка предусматривает: внеш­ний осмотр, контроль комплектности в соответствии с чертежом, правильность изготовления приспособления по основным элемен­там и сопряжениям (плавность и легкость …

Приспособления изготовляют различными методами. Универ­сальные приспособления выпускаются в значительном количестве для укомплектования новых станков и действующего станочного оборудования; значительная часть их стандартизована (трех – и четырехкулачковые патроны, плиты и другие …

15.01.32 Оператор станков с программным управлением

Формы получения образования и сроки подготовки

Уровень образования: среднее профессиональное (подготовка специалистов среднего звена)
Форма обучения	Квалификация выпускника	Нормативный срок обучения
		На базе основного общего образования (11 классов)
Очная	Оператор станков с программным управлением, Станочник широкого профиля	10 месяцев
Срок действия государственной аккредитации: до 23.03.2026 года

Аннотация к основной образовательной программе

Федеральный государственный образовательный стандарт среднего профессионального образования

Примерная основная образовательная программа

Профессиональный стандарт Наладчик обрабатывающих центров с числовым программным управлением

Техническое описание компетенции WSR Токарная обработка на станках с ЧПУ Токарная обработка на станках с ЧПУ

Техническое описание компетенции WSR Фрезерные работы на станках с ЧПУ

Что я буду уметь?

1. Изготавливать детали самой разной сложности и точности из заготовок на станках с программным управлением.

2. Осуществлять программирование станка, т.е. написание управляющей программы и перенос её на станок с программным управлением.

3. Эффективно вести процесс изготовления с применением современных систем автоматизированного проектирования.

Где я смогу работать?

Машиностроительные предприятия, в частности: в городе Екатеринбурге: ПАО «Машиностроительный завод им. Калинина», ОАО Уральское производственное предприятие «Вектор», ОАО «Уралтрансмаш», ФГУП «Уральский Электромеханический Завод», ОАО «Уральский приборостроительный завод», ОАО «Пневмостроймашина», ООО «Вторчермет НЛМК Урал», АО «Научно-производственной фирмы «ЮВЭНК», АО «ПО «Уральский оптико-механический завод им.Э.С.Яламова», АО «Уральский турбинный завод» и т.д.

Где я смогу продолжить обучение, если захочу?

Высшее образование: специальности, связанные с механической обработкой металла и изготовлением изделий на станках с программным управлением. Например, направление 15.03.05 «Конструкторско-технологическое обеспечение машиностроительных производств» в Институте новых материалов и технологий ФГАОУ ВО «Уральского федерального университета им. первого Президента России Б.Н. Ельцина» (4 года очно, 5 лет очно-заочно/заочно, прикладной бакалавриат, есть бюджет). Или иные направления и специальности.

Повышение профессионального мастерства: обучение у наставников по изготовлению высокоточных деталей сложной формы ответственного назначения.

Почему мне стоит поступать именно в «Уральский политехнический колледж – МЦК»?

 Образовательная программа предусматривает значительное число часов практики на металлообрабатывающем оборудовании. Парк оборудования колледжа имеет в составе участок новых современных станков с ЧПУ фрезерной и токарно-фрезерной группы, обрабатывающие центры DMC 1035eco V.

Нашими преподавателями подготовлены призеры Национального чемпионата «Молодые профессионалы» («WorldSkills Russia»)

Как долго мне придётся учиться?

на базе 11 классов – 10 месяцев.

Какие социальные гарантии и льготы действуют для студентов?

Стипендия, общежитие, тренажёрный зал, столовая, участие во всероссийских и международных конкурсах и чемпионатах, центр коллективного творчества, льготный проезд на междугороднем железнодорожном транспорте (электрички и поезда).

<< Назад

Как устроен фрезерный станок с числовым программным управлением TS 1325. Обзор инженера 3Dtool.

Содержание:

1. Внешний вид станка
2. Комплектация и характеристики TS1325Prom
3. Рама и механика
4. Шпиндель
5. Электроника и электрика
6. Управление и управляющее П.О.
7. Вывод

Всем привет друзья! С Вами компания 3DTool!

Мы продолжаем серию материалов про фрезерные станки с ЧПУ – TS и на этот раз к нам на обзор попал интересный широкоформатный станок TS1325 промышленной серии. Мы уже рассмотрели с Вами двух его собратьев – огромного TS2040 и среднего TS1515L. Как легко догадаться из названия, наш станок занимает между этими двумя промежуточное положение. Он не так громоздок, как 2040 и не такой маленький, как 1515, при этом обладает всеми теми же плюсами. Давайте рассмотрим данный станок подробнее и определим его основные отличия от собратьев.

 

Характеристики и комплектация

Одним из главных преимуществ и отличий от других станков промышленной серии, у TS1325 Пром, является довольно большая рабочая область при сохранении вменяемых габаритов самого станка. Ширина стола в 1.3 метра легко позволяет работать с мебельными щитами, или резными столешницами при этом внушительной длинны, целых 2.5 метров, вполне достаточно для размещения вытянутых габаритных заготовок, дверных полотен, обработки балясин, резных опор для стола и производства мебели.

Вес станка составляет 1.2 тонны. Мощная сварная рама из толстой стали обеспечивает устойчивость и вибростойкость. При размещении станка в помещении, обязательно убедитесь, что перекрытия пола выдерживают такой вес

 

• Шпиндель 5.5 кВт          1 шт.

• Электронный датчик измерения длины инструмента и высоты заготовки     1 шт.

• Шкаф электронного управления          1 шт.

• Централизованная система смазки     1 шт.

• Комплект соединительных кабелей: Data Cable, Power Cable, etc.      1 комп.

• Программное обеспечение NC-studio 1 комп.

• Начальный комплект фрез       1 комп.

• Цанга: ER25       1 комп.

• Набор приспособлений для прижима заготовки          1 комп.

• ЗИП       1 комп.

Как и в случае с другими станками серии, комплектация не такая богатая какой могла бы быть, однако содержит все необходимые предметы.

Мощный шпиндель с воздушным охлаждением на 5.5 квт, шкаф управления и систему централизованной смазки.

Внешний вид и конфигурация станка

TS1325 Prom приземистый портальный фрезерный станок с ЧПУ. Эта модель выкрашена в серо-зелёную цветовую схему с хорошо читаемыми элементами, выделенными желтым цветом. Например, опоры станины, ручки зон вакуумного прижима и другие оповещения на корпусе хорошо читаются благодаря такому контрасту c любого расстояния.

 

Как вы можете видеть, ручки включения секций (зон) вакуумного прижима располагаются на передней части станины, как и на большинстве подобных станков. Из интересных деталей TS1325 обладает редко встречающимся металлическим кабель-каналом от шпинделя и прозрачным рукавом вытяжки рабочего инструмента. Так же, станок может быть доукомплектован поворотной осью, которая на фотографии расположена на станине.

    

Рядом со станком находится управляющий шкаф с регулятором оборотов шпинделя, кнопкой аварийной остановки и ключ отключения/запуска всей системы. Подробное описание узлов и компонентов внутри самого шкафа мы приведем дальше.

 

Управление и подключение

В отличии от более старших станков TS1325 Prom не предполагает прямое подключение к рабочему компьютеру и поэтому в управляющем шкафе нет специальных мест для его размещения. Так же, управление разделено между выносным DSP пультом способным читать USB флешки и основными органами/кнопками на верхней панели шкафа.

Как мы уже отметили, главным органом управления станка является DSP пульт, а на верхней панели шкафа расположился регулятор оборотов шпинделя, кнопка включения инвертера, ключ включения/выключения всего станка и кнопка аварийной остановки.

 

Пульт регулятора оборотов шпинделя содержит сам регулятор, набор индикаторов кнопки включения/выключения и перелистывания. Сверху расположен цифровой дисплей.

 

TS1325 Prom комплектуется DSP пультом Richauto A11, он хорошо знаком нам по прошлым обзорам. С помощью клавиш можно программировать движения рабочего инструмента, выставлять шпиндель относительно положения заготовки, устанавливать локальный и глобальный ноль и проводить еще множество операций в том числе с легким программированием действий станка. Основной функцией можно считать запуск управляющего задания с флешки на сам станок.

Рама и механика

Как и все станки промышленной серии, TS1325 построен на базе мощной стальной станины, сваренной из толстых швеллеров и листов металла. Его толщина достигает 8мм, что в совокупности обеспечивает отличную устойчивость и вибростойкость.

В механике используется косозубая рейка, осуществляющая передачу момента движения от моторов к осям. Движение кареток происходит по толстым рельсовым направляющим  20мм.

Эта схема применяется на станке повсеместно, слегка отличаясь на поперечине портала.

На ней рельсы «висят» с боку вертикально, а сама рейка находится сверху.

     

Обратите внимание, что станки версии Prom (Промышленная серия) оборудованы гибридными сервоприводами Leadshine с драйверами от этого же производителя.

Момент с которых, как и в случае с более крупными станками передается через специальный редуктор.

 

По оси Z каретка рабочего инструмента передвигается с помощью таких же парных 20 мм рельсовых направляющих и толстой швп, такой же размерности. Обратите внимание, как выполнена разводка смазывающего контура на этом кронштейне. Трубки подходят к сапуну на каждой каретке. И так по всей механике.

 

Сама емкость со смазкой и механизм поддержки давления расположились на задней части портала над одной из опор. Конечно, было бы неплохо устанавливать на пром серию автоматическую систему смазки, но она достается в основном более крупным станкам, вроде TS2040, за счет более изнурительной расчётной работы.

Как и все станки подобного уровня, TS1325 оборудован жертвенным столом с T слотами для фиксации заготовок. Конкретно наш станок так же укомплектован вакуумным прижимом.

 

Именно его клапаны легко заметить по всей рабочей области. Обратите внимание, этот станок не оборудован защитными сеточками в клапанах, такая опция доступна более дорогим моделям.

 

Так же, TS1325 Prom можно укомплектовать дополнительной поворотной осью и работать с ротационной обработкой заготовок. Таких как лестничные балясины, резные ножки столов и стульев и других похожих изделий.

 

Электроника и электрика

 

Вся электронная начинка TS1325 располагается, как нетрудно догадаться в управляющем шкафу. С открытой дверцей нам открывается довольно знакомая картина компоновки. Разве что инвертер шпинделя вынесен вверх, а не в низ, как у аналогов.

Кстати, на нем не хватает «лицевой» панели. Именно ее производитель перенес на внешнюю часть корпуса шкафа, для более удобного доступа к ней.

Как видите, установлен хорошо знакомый нам инвертер BEST, отлично зарекомендовавшая себя компания производитель.

Справа располагаются блок питания на 24 вольта, сетевой фильтр и большой драйвер сервоприводов  Leadshine ND2278.

 

Ниже находятся пакетные выключатели с УЗО, два твердотельных реле и непосредственно сама плата управления Richauto.

Еще ниже стоят сами драйвера гибридных серво приводов для трех осей (ось  Y использует два драйвера одновременно.)

 

А в самом низу расположился трансформатор. Так же по бокам шкафа можно обнаружить вентиляторы зоны с драйверами.

Так же на самом станке применяется довольно необычный клепаный металлический кабель-канал от шпинделя. Коса проводки выведена по левой стороне станка через привычный подвижный пластиковый кабель-канал и гофрорукав.

Шпиндель

 

Самой примечательной деталью TS1325 Prom является шпиндель. Этот по истине мощный инструмент обладает мощностью в 5.5 квт, может раскручиваться до 18 тысяч оборотов и охлаждается воздухом. Что отменяет необходимость докупать к станку дополнительные системы охлаждения с насосами, или чилер.

По заводской табличке можно узнать, что он произведен компанией HQD, рассчитан на 380 вольтовое напряжение и силу тока в 11 ампер.

На конце шпинделя установлен патрон ER25 в который устанавливается непосредственно режущий инструмент. Сейчас на станке установлена 3D фреза для объёмной обработки и создания барельефов.

Конечно же, станок оборудован концевиками по всем осям, так же и привычная «таблетка» или датчик нуля инструмента тоже присутствует.

 

Сверху на шпиндель устанавливается щетка сборка мусора и пыли, от нее поднимается вытяжной рукав, который при желании можно подключить к системам аспирации, или вихревому насосу.

 

Такие установки мы уже рассматривали ранее.

Управляющее П.О.

TS1325 совместим и со многими известными CAD/CAM программными пакетами, такими как Autodesk Artcam, PowerMill, Mach4, Solid Cam и другими. Так как Artcam нам хорошо знаком и отлично работает с станками на базе плат Richauto, рассмотрим работу на его примере.

Естественно,  чтобы подготовить управляющую программу, вам нужна объёмная  3D модель, как правило в формате STL илил OBJ или векторный файл, которые нужно загрузить в соответствующую программу, например ArtCam для создания координатных команд и параметров обработки. Перед этим программа попросить Вас выбрать размеры заготовки, параметры подачи и захода инструмента, обороты шпинделя, а также тип и размер хвостовика режущего инструмента, и другие необходимые параметры. После того как будут выполнены все шаги, П.О. сформирует послойное задание, которое можно будет передать на станок с помощью флешки и DSP пульта. При этом держать П.К. подключенным к станку не требуется, станки с контроллерами типа Richauto обладают автономностью в этом плане. Что есть несомненный плюс.

 

Вывод

 

Портальный фрезерный станок с ЧПУ TS1325 Промышленной серии безусловно является сбалансированным станком со средними габаритами и очень интересной начинкой.

Комплектующийся гибридными серводвигателями Leadshine или Yaskawa, TS1325 обладает превосходной быстротой и плавностью движений, благодаря мощной и тяжелой станине устойчив и отлично гасит любые вибрации. Дорогие и надежные компоненты электрики проработают долго и не доставят неприятностей выходом из строя, т. к. проверены десятки и сотни раз.

Таким же немаловажным преимуществом является наличие DSP пульта и контроллер Richauto вкупе упрощающие работу со станком без потери гибкости настроек и управления.

Мощный 5.5 квт шпиндель с воздушным охлаждением не требует дополнительных систем охлаждения и отлично справляется с деревом, ДСП, МДФ, фанерой, полистиролом, искусственным камнем, акриловым стеклом и оргстеклом, а также модельным пластиком.

Станок уже подготовлен под установку вакуумного стола. Достаточно подключить соответствующий вакуумный насос.

А возможность установки поворотной оси позволяет выполнять ротационную обработку заготовок «на горячую» не требуя перепрошивки управляющей платы. Поворотная ось подключается в место одной из двух «плоскостных» осей, используя ее как ось вращения.

Описав основные плюсы станка и проверив его в деле, мы с уверенностью можем рекомендовать приобретение TS1325 для развития вашего бизнеса, он отлично справится с поставленными задачами и будет долго и бесперебойно работать. В случае неполадок вы всегда можете обратиться за гарантийным обслуживанием, т. к. мы являемся официальным дилером этой марки и осуществляем весь спектр гарантийных обязательств. Так же, на покупку данного станка действует акция:

 

Приобрести Фрезерные станки ЧПУ TS и Rujille  вы можете, связавшись с нами:

Не забывайте подписываться на наш YouTube канал :

Вступайте в наши группы в соц.сетях:

INSTAGRAM

ВКонтакте

Facebook

Оператор станков с числовым программным управлением

Курс направлен на изучение принципов управления и работы на токарных и фрейзерных станках с числовым программным управлением FANUC и Siemens Sinumerik. 

Предлагаемый курс имеет четыре специализации, которые, исключая вводную теоретическую часть, делят общий курс на четыре специализированных курса:

• Оператор фрейзерного станка с числовым программным управлением FANUC.
• Оператор фрейзерного станка с числовым программным управлением Siemens Sinumerik.
• Оператор токарного станка с числовым программным управлением FANUC.
• Оператор токарного станка с числовым программным управлением Siemens Sinumerik.

Предварительная подготовка:

Перед прохождением курса приветствуется, если слушатель будет обладать следующими компетенциями:

• Принцип работы обслуживаемых станков с программным управлением;
• Правила управления обслуживаемого оборудования;
• наименование, назначение, устройство и условия применения наиболее распространенных приспособлений, режущего, контрольно-измерительных инструментов;
• Признаки износа режущего инструмента;
• Наименование, маркировку и основные механические свойства обрабатываемых материалов;
• Основы гидравлики, механики и электротехники в пределах выполняемой работы;
• Условную сигнализацию, применяемую на рабочем месте;
• Назначение условных знаков на панели управления станком;
• Правила ввода управляющих программ; способы возврата в начало программы;
• Систему допусков и посадок;
• Квалитеты и параметры шероховатости;
• Назначение и свойства охлаждающих и смазывающих жидкостей;
• Правила чтения чертежей обрабатываемых деталей.

После окончания курса слушатели буду обладать следующим навыками:

• Ведение процесса обработки с пульта управления простых деталей по 12-14 квалитетам на налаженных станках с программным управлением с одним видом обработки.
• Установка и съем деталей после обработки.
• Наблюдение за работой систем обслуживаемых станков по показаниям цифровых табло и сигнальных ламп.
• Проверка качества обработки деталей контрольно-измерительными инструментами и визуально.
• Подналадка отдельных простых и средней сложности узлов и механизмов.

После окончания курса слушатели смогут изготавливать:

• Валы, рессоры, поршни, специальные крепежные детали, болты шлицевые и другие центровые детали с кривошипными коническими и цилиндрическими поверхностями – обработка наружного контура на двух координатных токарных станках.
• Винты, втулки цилиндрические, гайки, упоры, фланцы, кольца, ручки – токарная обработка.
• Втулки ступенчатые с цилиндрическими, коническими, сферическими поверхностями – обработка на токарных станках.
• Кронштейны, фитинги, коробки, крышки, кожухи, муфты, фланцы фасонные и другие аналогичные детали со стыковыми и опорными плоскостями, расположенными под разными углами, с ребрами и отверстиями для крепления – фрезерование наружного и внутреннего контура, ребер по торцу на трех координатных станках.
• Отверстия сквозные и глухие диаметром до 24 мм – сверление, цекование, зенкование, нарезание резьбы.
• Трубы – вырубка прямоугольных и круглых окон.
• Шпангоуты, полукольца, фланцы и другие аналогичные детали средних и крупных габаритов из прессованных профилей, горячештампованных заготовок незамкнутого или кольцевого контура из различных металлов – сверление, растачивание, цекование, зенкование сквозных и глухих отверстий, имеющих координаты.

Программа курса:

1. Теоретический курс (предусматривает использование интерактивных тренажерных комплексов и виртуальных лабораторных практикумов)

Техническая графика и измерения
1.2 Охрана труда
1.3 Автоматизированное оборудование и инструмент
1.4 Технология изготовления деталей на станках с программным управлением
1.5 Программирование систем числового программного управления

2а. Практический курс для системы ЧПУ FANUC. Реализуется на трехмерном тренажере-симуляторе  SSNC и реальном технологическом оборудовании.

2б. Практический курс для системы ЧПУ Siemens Sinumerik на тренажере SSNC и реальном технологическом оборудовании.

2.1 Организации рабочего места оператора станков с ЧПУ.
2.2 Подготовка станка с ЧПУ к работе
2.3 Режим ручного ввода данных
2.4 Перемещение инструмента
2.5 Создание и редактирование программ. Интерактивный тренажерный комплекс «Оператор, наладчик станков с ЧПУ». Виртуальный лабораторный практикум «Оператор, наладчик станков с ЧПУ».
2.6 Программирование, функции для упрощения программирования
2.7 Обработка простых деталей по требованиям 12-14 квалитетов

3. Проверка полученных знаний

3.1 Экзамен квалификационный

Рекомендуемая схема обучения

Оператор станков с числовым программным управлением текущий курс

Маурицио Болоньини – Основные работы

Маурицио Болоньини – Основные работы

Маурицио Болоньини

| вводный указатель |

→ ita

ПРОГРАММИРУЕМЫЕ МАШИНЫ (1988-)
Интерактивная инсталляция (Серия CIM), которую каждый может модифицировать с помощью мобильного телефона.Дворец искусств, Каир, 2008. 30 лет назад Маурицио Болоньини начал использовать компьютеры для создания потока непрерывно расширяющихся случайных изображений (серия Programmed Machine). Сотни компьютеров были запрограммированы и оставлены работать до бесконечности.

Макро-музей современного искусства, Рим, 2011 “Я не считаю себя художник, создающий определенные образы, а я не просто художник-концептуалист.Я тот, чьи машины на самом деле нарисовали больше линий, чем кто-либо другой, покрывая бескрайние поверхности. Меня интересует не качество изображений, создаваемых моими инсталляциями, а их поток, их безграничность в пространстве и времени , и возможность создания параллельных информационных вселенных, состоящих из километров изображений и бесконечных траектории. Мои установки служат для генерации неконтролируемых бесконечностей …… ” (МБ)

Подробнее время больше места ( Machine Art ), Галерея Депардье, Ницца, 2006 г. . Сотни людей, которые втягивают воздух.

ЗАПЕЧАТАННЫЕ КОМПЬЮТЕРЫ (1992-)

Постэкранные работы (поскольку 1992). Sealed Computers, Atelier de la Lanterne, Ницца, Франция, 1992-98
В 1992 году Болоньини начал «запечатать» его машины (серия «Запечатанный компьютер») закрытие вверх монитор автобусы, таким образом, что они продолжали производить изображения, которые никто никогда не видеть.Большинство из них все еще работают. «Проект серии Sealed Computers Маурицио Болоньини указывает нам на то, что может сформировать наиболее значительную линию сил в области программного обеспечения. Изобразительное искусство……” Андреас Брокманн “Загадочная вселенная Болоньини безмолвна и недоступна, как галактика. […] Создание изображений, покрывающих площадь около четырех квадратных миль в день, установка могла бы охватить каждый дюйм мира.” Лили Фауст (NY Arts Magazine) “Инструктированные” машины […] продолжают свое собственные, включая временные и пространственные измерения, стремясь к географическому пространству, в котором изображение, знак становятся процесс измерения […] между реальным и иллюзорным размеры ……. “ Angela Madesani	“Из Manzoni’s Linea Infinita на Вкл. Миллион лет Кавары, от Ансельмо Infinito […], Попытки удерживать в образе или идее неуловимое измерение пространства (и таким образом времени) является нить, проходящая через художественные исследования второй половины двадцатого века, в котором эти и другие художники использовали категории метафоры и символа.Маурицио Болоньини вне контроля бесконечности, расположенные (временно) в конце этого пути, где есть движение […] От виртуальности идеи к реальности, где пространство и время действительно (хотя и потенциально) бесконечны ……. “ Sandra Solimano “Болоньини” творчество часто называют концептуальной стороной художественного исследования. связаны с цифровыми технологиями, потому что его инсталляции занимают некоторые темы концептуального искусства (пространство, время, бесконечность…) новыми средствами, а потому, во многих случаях они заключаются в реализации самодостаточные устройства, активируемые минимально и абстрактно ….. “

ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ (2000-)

“Маурицио Болоньини пересматривает само понятие цифрового устройства, чтобы оборудование, программное обеспечение и общественность.Постцифровые художники видят цифровые устройства как запутанный в социальных процессах и паттернах. […] Новый формы участия предлагают множество возможностей для цифрового искусства в что происходит переход от слабых способов общественного взаимодействия к более сильным режимы, способствующие демократии и принятию государственных решений. Быть уверенным, цифровое искусство в будущем будет использовать технологии участия и мобильные коммуникации в большей степени. Это повсеместное распространение цифровых технологий. технологии в нашей повседневной жизни, которые лежат в основе постцифрового характера Изобразительное искусство…. » (К. Хоуп, Дж. К. Риан, Цифровое искусство: An Введение в новые медиа )

SMSMS-SMS Mediated Sublime / CIMs-Машины коллективного разума от интерактивности к демократии: «В 2000 году я начал подключите некоторые из этих компьютеров к сеть мобильной связи (SMSMS-SMS Mediated Sublime и CIMs-Collective Intelligence Machines).Это позволило мне сделать интерактивный и множественный установки, соединяющие различные места. В этом случае поток изображений стал видимым с помощью крупномасштабных видеопроекций и члены аудитории могли изменять свои характеристики в режиме реального времени, отправляя новые данные в система от собственных телефонов. Это было сделано аналогично некоторым приложениям, используемым в электронном демократия. Я имел в виду искусство, которое генеративная, интерактивная и публичная……. ” (МБ) CIMs (2005). Интерактивные, множественные инсталляции, состоящие из различных локаций, удаленных от каждой. другие , скоординированные через сеть мобильной связи. ICB-Interactive Collective Синий Структура взаимодействия CIM также использовалась в ICB (Interactive Collective Blue) для определения серия Демократический блюз . ICB / Round 144 , 42 х 64 см, 2006 г.

ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ ПОДВЕСКА

“Работа Маурицио Болоньини расположен в узкой краевой зоне, которая отделяет субъект от принятия, и сдаться перевесу технологий от остаточных решимость бороться с ней, которая остается в конце концов ликующей человекоцентричная самоиллюзия была отложена в сторону […]. Он в идеале гармония со всей нашей работой над эстетикой связи и технологическое возвышенное. “ Марио Коста “Этот предел сознания на грани антропного принципа продемонстрировано на Маурицио Болоньини Sealed Machine s (1992). Описывается как ключевые разработки в области программного обеспечения, работа состоит из коллекции компьютеры, настроенные для генерации изображений в соответствии с программированием Болоньини, с герметичные порты шины монитора.Полная недоступность огромного количества визуальных образов, созданных в работе, ссылается на технологических возвышенность пустоты под цифровым миром …….. “ Бенджамин Гарфилд

Без названия (Зал №11), 2007 г., см 28 x 25 x 3 Запечатанные компьютеры , Центр современного искусства CACTicino, Швейцария, 2003 г. Герметичные компьютеры , MLAC, Рим, 2003 Герметичный компьютер s, WAHCenter, Нью-Йорк, 2003 г.

МУЗЕОФАГИЯ (1998-99)

MPT (Museophagia Planet Tour), 1998-99 гг. Галерея Кавеллини , Брешиа 1998 Галерея Сандры Геринг, Нью-Йорк, 1999 Муза Гоген, Папеэте (Таити), 1999

Museophagia Планета Тур была акцией, которая распространилась от галереи Кавеллини в Брешии (1998) до художественных галерей во многих других города, включая Париж, Нью-Йорк, Лос-Анджелес, Сан-Франциско, Папеэте, Сидней, Бангкок… достигли, отправившись в кругосветное путешествие (Museophagia Planet Tour, 1998-99). Художник взял предметы мебели и предметы из каждая из этих галерей, составляя передвижную коллекцию, которая была перевезено из одной галереи в другую и с одного континента на другой ……… “ “Museophagia, название говорит само за себя, означает склонность или привычку есть. музеи. Это то, что Интернет начинает делать прямо сейчас, или, по крайней мере, грызет.Первым свидетельством музеофагии, по сути, разновидности цифровой булимии, была попытка Билла Гейтс через компанию Corbys сожрал путем оцифровки и сканирования все содержимое музеев и галерей, которое, по мнению Корбиса, подходят, чтобы извергать их в режиме онлайн, конечно, за счет собственных каналов. Museophagia, веб-сайт и тема этой книги, более скромны по своим намерениям, чем у Билла. Gates, он просто претендует на то, чтобы потреблять посредством оцифровки объекты (мебель, сантехника). и т.п.), которые Маурицио Болоньини взял из художественных галерей разных городов во время мирового турне, начатого от Фонда Кавеллини. Галерея. Честная игра …….. “ Derrick de Kerckhove

Машинное программирование

: что впереди?

Представьте себе программу, которая создает собственное программное обеспечение. В этом суть машинного программирования. Как и другие области искусственного интеллекта, машинное программирование существует с 1950-х годов, но сейчас оно находится на переломном этапе.

Машинное программирование потенциально может переопределить многие отрасли, включая разработку программного обеспечения, автономные транспортные средства или финансовые услуги, по словам Джастина Готчлиха, руководителя отдела исследований в области машинного программирования в Intel Labs. Эта недавно созданная исследовательская группа в Intel фокусируется на перспективах машинного программирования, которое представляет собой сочетание машинного обучения, формальных методов, языков программирования, компиляторов и компьютерных систем.

В беседе с Knowledge @ Wharton во время визита в Пенн Готчлих обсуждает, почему, по его мнению, исторический способ программирования ошибочен, что движет ростом машинного программирования, какое влияние оно может иметь и другие связанные с этим вопросы.Он был основным докладчиком на PRECISE Industry Day 2019, организованном центром PRECISE в Penn Engineering.

Ниже приводится отредактированная стенограмма разговора.

Knowledge @ Wharton: Учитывая ажиотаж вокруг ИИ, многие люди знакомы с машинным обучением. Однако большинство из нас не понимает, что такое машинное программирование. Не могли бы вы объяснить разницу между ними?

Justin Gottschlich: На самом высоком уровне машинное обучение можно рассматривать как разновидность искусственного интеллекта.Есть много разных методов машинного обучения. Одна из самых известных в настоящее время называется «глубокие нейронные сети». Это во многом способствовало огромному прогрессу, который мы наблюдаем за последнее десятилетие. Машинное программирование – это автоматизация разработки и сопровождения программного обеспечения. Вы можете думать о машинном обучении как о подмножестве машинного программирования. Но помимо использования методов машинного обучения, которые являются приблизительными типами решений, в машинном программировании мы также используем другие вещи, такие как формальные методы синтеза программ, которые обеспечивают математические гарантии для обеспечения точного поведения программного обеспечения.Вы можете думать об этих двух точках как о спектре. У вас есть приблизительные решения на одном конце и точные решения на другом конце, а между ними есть сочетание нескольких различных способов их комбинирования. Каждая из этих вещей является частью более широкого ландшафта машинного программирования.

Knowledge @ Wharton: Значит, машинное программирование – это когда вы создаете программное обеспечение, которое может создавать больше программ?

Gottschlich: Справа.

Knowledge @ Wharton: Как это могло произойти? Не могли бы вы привести пример?

Gottschlich: Основная идея машинного программирования – создание программного обеспечения, которое создает собственное программное обеспечение.Недавно мы создали систему, использующую генетические алгоритмы, которая позволяет вам брать определенные примеры ввода / вывода, а затем, прогоняя их через ряд итераций – мы называем их «эволюциями» в пространстве генетических алгоритмов – она ​​автоматически синтезирует программу, которая будет соответствовать ввод и вывод. Вы делаете это на этапе обучения. Затем он берет новые примеры ввода / вывода, которых он никогда раньше не видел, и генерирует новые типы программ.

«Основная идея машинного программирования – создание программного обеспечения, которое создает собственное программное обеспечение.”

Knowledge @ Wharton: Какие отрасли, по вашему мнению, будут больше всего затронуты машинным программированием и в течение какого периода времени?

Gottschlich: На самом высоком уровне можно представить, что любая из отраслей, которые в основном основаны на программном обеспечении, получит от этого огромную выгоду. Ранее в этом году (в 2019 году) был проведен опрос, который показал, что у нас открыто около полумиллиона вакансий компьютерных ученых.Это программные позиции, которые нам необходимо заполнить. Но мы готовим только около 10% программистов с академической подготовкой для выполнения этих ролей. То, что мы имеем в индустрии программного обеспечения, по сути, является узким местом предложения. Если мы сможем автоматизировать некоторые из простых задач – чтение файла, анализ данных, тестирование разработки программного обеспечения – это значительно ускорит темпы разработки программного обеспечения. Так что это, вероятно, первая область, на которую может повлиять машинное программирование.

Другая область, на которую, я думаю, сильно повлияет, – это автономные системы.Основным компонентом этих систем является программное обеспечение. Например, большая часть того, что удерживает нас от перехода на уровень автономии 4 или 5 – это точка, в которой автомобиль может по существу справиться со всеми нюансами поведения за рулем – большим узким местом является реализация и алгоритмы машинного обучения. системы. Если мы сможем построить их автоматически, эти автономные системы также будут ускоряться в своем развитии.

Knowledge @ Wharton: Говоря об автомобильной промышленности, как вы думаете, какое влияние машинное программирование окажет на движение к автономности?

Gottschlich: Как я уже упоминал ранее, мы недавно создали систему, которая использует генетический алгоритм для автоматического создания программ.Одна из частей генетического алгоритма – это «функция приспособленности». Вы можете думать об этом как о способе оценки точности программ или результатов, которые дает генетический алгоритм. Таким образом, генетический алгоритм дает результат, а функция приспособленности говорит: «Вы получили четверку». Или: «Вы получите пятёрку». Исторически фитнес-функции писали люди – специалисты в области машинного обучения. Но часто мы обнаруживаем, что сложность проблемы, которую вы пытаетесь решить, напрямую связана со сложностью функции фитнеса.Так зачем вам писать фитнес-функцию? Почему бы просто не решить проблему самостоятельно? Мы рассмотрели это и нашли способ с помощью машинного обучения автоматически создавать фитнес-функцию без участия человека.

Возвращаясь к вашему вопросу, одна из вещей, которая сдерживает нас в пространстве автономных транспортных средств, – это развитие систем машинного обучения. Исторически сложилось так, что достижения в области систем машинного обучения были достигнуты благодаря их созданию людьми.Но если мы будем использовать машинное программирование, как в случае с решением на основе генетического алгоритма, машина сможет изобрести свои собственные системы машинного обучения, которые затем ускорят развитие этих автономных систем.

Knowledge @ Wharton: Каковы последствия этого? Одной из причин, сдерживающих использование автономных систем или автономных транспортных средств, является то, что система может быть не в состоянии принять определенное решение достаточно быстро и, следовательно, может в конечном итоге ударить кого-то или что-то. Так что нам, вероятно, понадобится программное обеспечение, которое может предсказать, что должно произойти, до того, как это произойдет на самом деле.Это одна из проблем?

«На самом высоком уровне можно представить, что любая из отраслей, которые в основном основаны на программном обеспечении, получит от этого огромную выгоду».

Gottschlich: Совершенно верно. В 2018 году у нас была статья NeurIPS (NeurIPS – одна из ведущих исследовательских конференций в области машинного обучения), в которой мы пытались решить эту проблему. То, что вы здесь описываете, – это область обнаружения аномалий. В пространстве автономных транспортных средств, когда мы думаем об этих различных вариантах поведения, мы думаем: «Это аномалия.В частности, это аномалия временного ряда. Например, вы пытаетесь предотвратить столкновение автомобиля с другим автомобилем или пешехода. Слишком поздно обнаруживать это, если событие уже произошло. Чтобы решить эту проблему, мы воссоздали математическую основу для обнаружения аномалий, особенно для временных рядов. Мы надеемся, что сообщество примет новую математическую основу, которую мы создали, и применит ее для детекторов аномалий временных рядов.

Knowledge @ Wharton: И машинное программирование во всем этом помогает?

Gottschlich: Совершенно верно.В контексте автономных транспортных средств вы можете использовать эту математическую основу для более точного прогнозирования этих аномалий, но когда вы думаете о машинном программировании или программировании в целом, многие из проблем, которые мы наблюдаем с программным обеспечением, связаны с ошибками правильности, ошибками безопасности, нарушениями конфиденциальности. . Все они в некотором смысле являются временными рядами по своей природе. Программа – это последовательность инструкций, одна за другой. Итак, если вы возьмете эту математическую основу, вы также сможете применить ее в области машинного программирования, что мы и делаем.

Knowledge @ Wharton: Машинное программирование, как и многие другие области искусственного интеллекта, существует с 1950-х годов. Почему сейчас возник такой внезапный интерес к машинному программированию? Почему он набирает обороты? И почему Intel заинтересована в этом?

Gottschlich: Если мы посмотрим, почему он набирает обороты сегодня, я бы сказал, что в основном есть две причины. Во-первых, мы находимся на переломном этапе. Вторая причина заключается в том, что я и мои коллеги из Intel Labs и Массачусетского технологического института сделали важное наблюдение о том, как думать о будущем машинного программирования.

Что касается точки перегиба, я считаю, что ее создали три вещи. Во-первых, мы добились огромных успехов в алгоритмах машинного обучения и формальных методах. То, чего не существовало, скажем, 12 месяцев назад, теперь имеет фундаментальное значение для развития машинного программирования.

Во-вторых, сегодня мы достигли огромных успехов в вычислительной технике. Как отмечают недавние лауреаты премии Тьюринга Дэйв Паттерсон и Джон Хеннесси, мы живем в том, что они называют «золотым веком вычислительной техники».Они называют их «предметно-ориентированными архитектурами». В течение долгого времени это был просто ЦП (центральный процессор), но теперь, основываясь на достижениях в области машинного обучения и других областях, у нас есть ускорители, специфичные для этих областей, и поэтому это создает огромную возможность для ускорения это машинное обучение и формальные методы, которые раньше были невозможны.

Третий момент – это обилие больших и плотных данных. Например, есть репозиторий под названием GitHub, где люди хранят свое программное обеспечение.В 2008 году я думаю, что у него было около 33 000 репозиториев. В 2019 году, когда я посмотрел на это ранее этим летом, я думаю, что это число было более 200 миллионов. Это колоссальный рост. Это почти четырехкратный рост за десятилетие. Данные управляют многими системами машинного обучения. Таким образом, это, по сути, создало средство передвижения, на котором мы можем начать исследовать это пространство.

Возвращаясь к наблюдениям, сделанным мной и моими коллегами из Intel Labs и Массачусетского технологического института, мы считаем, что в основе своей мы чувствуем, что то, как мы исторически занимались программированием, ошибочно.По сути, существует размытие намерений программиста в отношении этих алгоритмов и этих деталей системного уровня. По мере продвижения вперед мы хотим, чтобы программист просто указал свое намерение. Поэтому, если вы хотите создать программу, которая сообщит вам, где находится ближайший Starbucks, вы просто скажете: «Компьютер, создайте программу, которая всегда будет уведомлять меня, когда я нахожусь рядом с Starbucks». Затем компьютер обрабатывает детали алгоритмов, которые необходимо реализовать. Он понимает, как перевести это на работу с оборудованием, которое установлено на вашем мобильном телефоне или в центре обработки данных.Итак, это две составляющие, которые, как мы думаем, создают возможность для огромного роста машинного программирования.

«По сути, мы считаем, что то, как мы исторически занимались программированием, ошибочно».

Intel, очевидно, очень заинтересована в аппаратных достижениях. Я работаю в Intel уже около десяти лет, и одно изменение, которое я заметил, захватывающее, заключается в том, что раньше Intel была просто производителем процессоров, но теперь неоднородный аппаратный ландшафт, который у нас есть в Intel, огромен.У нас есть нейросетевые процессоры. У нас есть нейроморфные процессоры. У нас есть графические процессоры (графический процессор). У нас есть множество ускорителей. У нас есть ПЛИС (программируемая вентильная матрица) и множество процессоров. Однако проблема заключается в программировании этих вещей. У нас может быть все это потрясающее оборудование, но как мы можем ожидать, что средний разработчик запрограммирует их? Вот почему машинное программирование важно для Intel. Intel понимает, что с этим новым разнородным аппаратным ландшафтом, который необходим для развития всех технологий, которые мы наблюдаем, нам нужен способ, достаточно простой для среднего программиста, чтобы использовать это огромное количество разнородных вычислений.

Knowledge @ Wharton: Вы написали статью под названием Три столпа машинного программирования . Не могли бы вы поделиться некоторыми мыслями об этом?

Gottschlich: В 2017 году некоторые из нас из Intel Labs объединились с несколькими людьми из Массачусетского технологического института, и мы пришли к следующему видению: «Что, если бы мы занимались« машинным программированием »? Как бы выглядел пейзаж? » Основная причина этого заключалась в том, что, когда люди начинали изучать машинное программирование, они были дезорганизованы.В мышлении не было никакой структуры.

Три столпа машинного программирования , по сути, представляет собой дорожную карту того, как мы хотим выразить и исследовать пространство исследований. Три столпа – это намерение, изобретение и приспособление.

Столп намерения – это то, что будет делать программист. Я не называю этих людей программистами. Я называю их «создателями программного обеспечения». Наше безупречное видение состоит в том, что эти люди не напишут ни строчки кода. Они будут выражать свои намерения с помощью естественного языка, жестов и визуальных диаграмм – так, как им лучше всего.Столп изобретений берет намерение программиста или создателя программного обеспечения и переводит его в программное обеспечение. Это алгоритмы, структуры данных и так далее. Как только это будет установлено, работа будет передана столбу адаптации. Компонент адаптации возьмет этот код и выяснит: «Хорошо, как выглядит экосистема программного и аппаратного обеспечения для этой конкретной программы? Как нам нужно улучшить его, чтобы он работал эффективно, безопасно, правильно – а в контексте машинного обучения – точно? »

Knowledge @ Wharton: Помимо Intel, некоторые другие компании также работают над машинным программированием.Есть ли фирмы, с которыми вы сотрудничаете, о работе которых вы могли бы рассказать?

Gottschlich: У нас много сотрудников как в промышленности, так и в академических кругах. В число наших отраслевых партнеров входят Microsoft и Facebook. В Microsoft Сумит Гулвани, которого многие считают одним из основоположников формального синтеза программ, разработал внутри Excel систему, которая автоматически определяет намерения пользователя. Они называют это FlashFill. Это конкретный пример, реальное свидетельство того, что машинное программирование – это не просто исследовательская игрушка; вы можете встроить это в настоящие продукты.Microsoft глубоко заинтересована в этом.

«… Хотя мы думаем, что машинное программирование – это очень долгий путь, есть вещи, которые мы можем сделать сегодня в промышленности, которые могут быть чрезвычайно ценными».

Facebook проделывает огромную работу в этой области. Недавно они опубликовали статью о системе под названием Aroma. Это работает по той же схеме, что и три столпа. Он в основном сосредоточен на попытке помочь с намерением. Допустим, программист намеревается написать код, но не знает, как именно его написать.Система Aroma возьмет немного этого кода и проведет анализ очень большой базы данных. Затем он спросит пользователя: «Это то, что вы имели в виду?» Это что-то вроде приблизительного решения для машинного обучения без участия человека. Это хорошее раннее свидетельство того, что, хотя мы думаем, что машинное программирование – это очень долгий путь, есть вещи, которые мы можем сделать сегодня в промышленности, которые могут быть чрезвычайно ценными.

Knowledge @ Wharton: Какие страны, по вашему мнению, добились впечатляющих успехов в области машинного программирования? В области искусственного интеллекта Китай развивается семимильными шагами.Не могли бы вы рассказать о том, что происходит в других частях мира, и на что вы обращаете внимание?

Gottschlich: Китай делает потрясающие вещи. Он имеет очень сильную государственную инфраструктурную поддержку ИИ. Я считаю, что у США это тоже есть, но, возможно, не на таком уровне, как у Китая. Как стране, нам, вероятно, нужно быть более агрессивными и прогрессивными в этом отношении. В Европе наблюдается большая вовлеченность и прогресс.У них есть очень сильные лидеры в области машинного обучения в академических кругах, а также видение через их правительственную инфраструктуру.

Knowledge @ Wharton: Какие европейские страны, по вашему мнению, делают наиболее интересную работу?

Gottschlich: Германия делает потрясающие вещи. Отчасти это связано с тем, что они глубоко увлекались автомобилями. Естественная эволюция – это автономные транспортные средства, а побочный продукт – глубокая вовлеченность в ИИ и машинное обучение.Еще одно сильное присутствие в Европе – это Швейцария, особенно то, что выходит из ETH-Zurich. Они не только обеспечивают выдающиеся результаты в области искусственного интеллекта и машинного обучения, но и исследуют важные идеи в области машинного программирования.

Knowledge @ Wharton: Какие инновации в машинном программировании вы считаете наиболее перспективными? Как вы думаете, где в ближайшем будущем произойдут следующие прорывы?

Gottschlich: Есть много низко висящих фруктов, в которых мы можем продвигаться и создавать такие вещи, как Aroma или FlashFill, которые очень полезны.Но есть некоторые ключевые проблемы – по крайней мере, с людьми, с которыми я общаюсь в таких местах, как Стэнфорд, Массачусетский технологический институт, Google и Intel Labs, – на которые у нас нет ответа. Первый – это структурное представление намерения. Часто, когда мы пишем код, намерения программиста распределяются по всему коду. Мы хотим понять, как правильно представить намерения пользователя. У нас этого нет. Исторически сложилось так, что мы добились большого прогресса в таких вещах, как компиляторы и инструменты статического анализа, которые создают различные виды графических или древовидных структур.Но когда мы попытались применить их в сфере машинного программирования, они не совсем подошли. Мы можем вставить квадратный стержень в круглое отверстие, но он не подходит.

«Одно из обещаний машинного программирования – и мы видим первые свидетельства этого – заключается в том, что код, который мы можем сгенерировать с помощью этих автоматизированных методов, будет сверхчеловеческим по производительности, правильности и безопасности».

В Intel мы думаем о том, что мы называем «абстрактным семантическим графом».«Идея состоит в том, что эта структура – что бы это ни было, что мы не совсем понимаем – будет своего рода графическим представлением семантики – по сути, намерения – того, чего хочет пользователь. Я считаю, что как только мы выясним, как построить этот абстрактный семантический граф, область машинного программирования увидит огромный всплеск роста. Над этим работает много людей. Я работаю с коллегами как в промышленности, так и в академических кругах – ребятами из Пенсильвании, Беркли, Массачусетского технологического института. Мы все глубоко об этом думаем.Надеюсь, мы скоро сможем разобраться с этим абстрактным семантическим графом. Пока мы этого не сделаем, мы будем работать с не очень идеальными решениями и постараемся продвигаться вперед.

Knowledge @ Wharton: Если вы разберетесь, каковы могут быть некоторые последствия?

Gottschlich: Программы, которые мы сможем создать, вероятно, будут на порядки более сложными, чем те, которые мы можем создать сегодня. Например, в области формального синтеза программ или приближенных решений для машинного программирования мы можем быть ограничены, скажем, программами, содержащими до сотни инструкций или меньше.Если мы выясним, как построить этот абстрактный семантический граф, я верю, что мы перейдем от сотен к тысячам – потенциально миллионам – строк кода. Последствия огромны.

Knowledge @ Wharton: Всякий раз, когда появляется какая-либо новая технология, особенно искусственный интеллект или машинное обучение, или, как вы описали, машинное программирование, очень часто технологам приходится оправдывать эти инвестиции перед финансовым директором или генеральным директором с точки зрения рентабельности инвестиций или насколько это соответствует бизнес-стратегии.Какие показатели вы думаете с точки зрения измерения рентабельности инвестиций в машинное программирование?

Gottschlich: Как руководитель исследовательской группы по машинному программированию в Intel моя работа – не только работать над исследованиями, но и обосновывать их ценность для бизнеса. Intel очень заинтересована в производительности. Но нас интересует не только производительность оборудования. Мы также заинтересованы в производительности программного обеспечения. Программист, пишущий медленный код, может обвинить процессор Intel в медленном, даже если проблема не в процессоре; на самом деле это программное обеспечение.Одно из обещаний машинного программирования – и мы видим первые доказательства этого – заключается в том, что код, который мы можем сгенерировать с помощью этих автоматизированных методов, будет сверхчеловеческим по производительности, правильности, безопасности и так далее.

Одним из конкретных примеров этого является система под названием Halide, которую построили мои коллеги. В их число входят Эндрю Адамс, Джонатан Раган-Келли, Кайвон Фатахалаян – это люди из Массачусетского технологического института, Стэнфорда и Facebook. (Адамс перешел из Facebook в Adobe Research в июне 2019 года.Halide – это язык программирования, который отделяет намерение программиста от планирования этого намерения. В своей статье, опубликованной в июне этого года, они впервые показали, что ведущие мировые эксперты по этому языку программирования не могут конкурировать с машиной. Машина создает код, который регулярно становится более эффективным – и я просто предполагаю здесь – по крайней мере, на 50%. Это может быть на 100% быстрее. Впервые за десятилетие, когда они работали в Halide, им удалось добиться этого.Это дает нам обещание, что если мы сможем сделать это в Halide, возможно, мы сможем обобщить это и начать повышать эффективность кода повсюду. Это важно для Intel, потому что мы хотим, чтобы все программы работали максимально эффективно. Мы не хотим, чтобы люди ошибочно полагали, что наше оборудование работает медленно, когда проблема в другом.

Knowledge @ Wharton: По мере внедрения систем искусственного интеллекта влияние на рабочие места может быть значительным. Например, есть опасения, что водители грузовиков могут потерять работу, если автономные транспортные средства начнут перевозить товары по шоссе.Как вы думаете, существует ли риск того, что, если машинное программирование станет популярным, то же самое может случиться с профессиями программиста? Это то, что должно волновать компьютерную индустрию?

«Благодаря машинному программированию мы создадим множество рабочих мест. Возможно, миллионы или сотни миллионов рабочих мест ».

Gottschlich: Это вопрос, который мне задают довольно часто. Я честно считаю, что произойдет обратное. С помощью машинного программирования мы создадим множество рабочих мест, возможно, миллионы или сотни миллионов рабочих мест.Аргументация проста. Население нашей планеты исчисляется миллиардами, но пул программистов очень мал. Я думаю, что это примерно 1% населения мира. С помощью машинного программирования мы пытаемся дать возможность всему населению мира создавать программное обеспечение.

Например, моя мама – невероятный предприниматель. Она создала несколько предприятий и у нее фантастические успехи, но она не программист. Для нее закрыт весь мир программного обеспечения.Я вижу кого-то вроде нее, который безумно креативен, у нее есть несколько потрясающих идей, но поскольку программное обеспечение закрыто, эти идеи не могут быть реализованы. Надеюсь, что с машинным программированием, с той преднамеренностью, которую мы обсуждали ранее, это создаст десятки и сотни миллионов рабочих мест. Это также сохранит программистов, которых мы наняли сегодня, потому что есть работа над созданием этих очень сложных систем. По мере того, как мы расширяем интенциональность, мы будем требовать от этих людей – мы называем их в Intel «ниндзя» – гарантировать, что все подсистемы, которые являются частью этих трех столпов, развиваются надлежащим образом.

Knowledge @ Wharton: Энди Гроув, бывший генеральный директор Intel, однажды сказал, что для каждой метрики должна быть другая парная метрика, которая устраняет неблагоприятные последствия первой. Если подумать о некоторых показателях, которые вы бы использовали для измерения успеха или рентабельности инвестиций в машинное программирование, каковы могут быть некоторые из неблагоприятных последствий машинного программирования? Какие показатели вы бы использовали, чтобы гарантировать, что ситуация не выйдет из-под контроля?

Gottschlich: Я большой поклонник Энди Гроува.Замечательно работать в компании с таким сильным наследием лидерства. Возвращаясь к вашему вопросу о неблагоприятных последствиях – мы говорим об этом в нашей статье о трех основных направлениях. Это одна из причин, по которой мы написали эту статью.

Например, один из моих коллег, Элвин Чунг, профессор Беркли, выполняет эту работу, которая называется «подтвержденный подъем». По сути, здесь используются формальные методы синтеза программ, позволяющие перенести код с одного языка программирования на другой.Это очень полезно для устаревших систем, которые невозможно обслуживать из-за отсутствия программистов. Мы можем вывести этот код и перевести его на новый язык, где у нас много программистов. Однако одна из вещей, которые мы заметили, заключается в том, что есть потенциальный побочный продукт этого подъема, который может уменьшить преднамеренность. Мы бы сказали, что его работа в основном относится к столпу «изобретения», а затем к столпу «адаптации». В зависимости от того, как этот код трансформируется, преднамеренность этого кода может быть уменьшена.Например, такие вещи, как имена переменных, имена функций – вещи, которые важны для программистов – могут неправильно отображаться в новой структуре. По мере того, как мы добиваемся прогресса в машинном программировании, мы попросили сообщество думать в контексте трех столпов и пытаться понять, не наносите ли вы непреднамеренно вред другому столпу. И если да, поясните это, чтобы мы понимали, что это еще одна вещь, которую нам сейчас нужно продвигать.

Knowledge @ Wharton: Не могли бы вы рассказать о том, какую работу вы планируете выполнять здесь, в Пенсильвании, и в PRECISE (Penn Research in Embedded Computing and Integrated Systems Engineering)?

Gottschlich: Многие лидеры в области информатики, формальных методов, машинного обучения являются частью PRECISE Center.Недавно я принял приглашение возглавить группу технической индустрии PRECISE и выступить в качестве исполнительного директора по искусственному интеллекту. Моя роль в PRECISE и в Penn двояка. Первый – с ТОЧНОСТЬЮ. У них очень сильный технический консорциум сотрудников отрасли. Я хотел бы убедиться, что все промышленные партнеры работают взаимодополняюще, что мы понимаем, в чем заключаются основные проблемы, и что мы не работаем таким образом, чтобы усилия дублировались и дублировались.Это одна часть.

Другая часть, которая важна для меня, заключается в том, что прямо сейчас у нас не хватает инженеров и исследователей по машинному программированию. Несмотря на то, что эта область существует с 1950-х годов, она изо всех сил пыталась добраться до того уровня, который есть сегодня. Мы работаем с Пенном и другими академическими институтами, чтобы начать вносить изменения в учебный план и знакомить с ним наших студентов и аспирантов. А затем генерировать новые ведущие умы через доктора философии. программы, которые будут стимулировать исследования, проводимые как в академических, так и в промышленных лабораториях.

программируемых машин (серия Sealed), 1997 г., Маурицио Болоньини – ОХОТА В ТЕМНОМ

Серия проектов Sealed Computers Маурицио Болоньини указывает нам на то, что могло бы сформировать наиболее значительную линию сил в области программного обеспечения. После установки Bolognini размещает более дюжины компьютеров в пространстве галереи, объединяя их в сеть и заставляя их совместно вычислять простые графические структуры, которые, однако, намеренно не отображаются: шины мониторов всех компьютеров запечатаны воском, и установка не предлагает индикация связи между компьютерами или ее результатов.Мы можем воспринимать взаимосвязанные компьютеры, гудение, может быть, программное обеспечение для обработки. Они не хранят от нас коллективного секрета и даже не “ воспринимают ” результаты своих вычислений как визуальные структуры. Опыт установки является сверхъестественным, потому что мы не можем контролировать или даже полностью понимать, что происходит. . Эстетический опыт возвышенного в понимании писателей-романтиков конца XVIII – начала XIX веков характеризуется столкновением с безграничной и подавляющей природой, трансгрессивным опытом, который основан не на признании грандиозной красоты природы, а в на тревожном чувстве изумления по поводу его безграничной и неконтролируемой силы.Конечно, понятие возвышенного природы исторически связано, с одной стороны, с опытом альпийской и морской дикой природы и природных катастроф, таких как землетрясения, а с другой стороны, с постепенным подчинением природы человеческой воле в мире. ход индустриализации. Таким образом, возвышенное является парадоксальным признаком как запугивания, так и разочарования по поводу утраты «естественной природы». Это ощущение реализуется в случае столкновения с некоторой внешней силой, возникающей из воображаемой драмы неразрешимого разрыва между нашим опытом и силами, которые его движут.Современное беспокойство о машинах тесно связано с романтическим беспокойством о природе. В то время как модернистский гуманизм сделал все, чтобы восстановить человеческое восприятие замкнутого мира в качестве основного двигателя эстетического опыта, появление технологического искусства вернуло возвышенное в опыт современного искусства. ‘в виде неясного, управляемого программным обеспечением процесса, от которого мы радикально отчуждены. Он указывает нам на “ эстетику машинного ”, эстетический опыт которой осуществляется с помощью таких машинных структур, в которых не играют ни художественное намерение, ни формальные или контролируемые порождающие структуры, а сочетание материальных условий, человеческого взаимодействия, процессуальных ограничений и технической нестабильности. решающая роль.Как и любая форма искусства, искусство программного обеспечения должно инициировать такие опыты, которые фундаментально нарушают наши ожидания в отношении технологий.

Источник: maurizio bolognini: программируемые машины (серия Sealed)

Самопрограммируемые машины следующий этап информатики: Возняк

По словам новатора и инженера Стива Возняка, компьютеры, которые обучаются неконтролируемым образом и которым не нужно заранее указывать, что делать, – это следующий этап информатики.

Соучредитель Apple заявил на Всемирном бизнес-форуме в Сиднее на этой неделе, что этот вид искусственного интеллекта важен для будущего вычислительной техники, и мы потратили годы только на предварительное программирование и предоставление компьютерам инструкций для выполнения определенных действий. функции или задачи.

«Компьютеры в прошлом теоретически никогда не программировали сами себя. А как мы себя программируем? Какой срок для этого? Это обучение », – сказал он.

«Когда ты учишься, ты программируешь себя, даже когда ты был ребенком, только учился держать ложку или что-то в этом роде.Вы сами программируете, и компьютеры дойдут до этой стадии.

«Мы становимся все ближе и ближе к тому месту, где компьютеры, кажется, делают то, что мы называем мышлением».

Возняк сказал, что, хотя достижения в области мощности и скорости компьютеров за последние годы были впечатляющими, просто заставить компьютеры выполнять триллион или даже квадриллион операций в секунду не является самостоятельным методом решения проблемы.

«Человеческий мозг обладает интуицией; мы организуем проблему и говорим: «Вот способ ее решения.«

» Тогда, если мы скажем, что компьютеры действительно могут думать самостоятельно и программировать себя, они могут стать лучше быстрее, чем мы. Они могут находить решения для реального мира быстрее, чем мы ».

Обеспокоенность Возняка возможными последствиями ИИ для человечества в далеком будущем разделяют и другие лидеры технологий, такие как Стивен Хокинг, Илон Маск и Билл Гейтс.

«Когда машины имеют независимое мышление и могут программировать себя, наступает поворотный момент.Я надеюсь, что компьютеры достигают только нашего уровня, поэтому нам никогда не придется говорить, что они умнее и лучше нас ».

Инновационное мышление рождается из очищения головы

Возняк вспомнил дни своей работы в Hewlett Packard в качестве инженера, где он научился забыть то, что он провел большую часть своих дней, укоренившись, и начать с ясным умом, чтобы найти новое подходы к проблемам.

«Представьте, что вы не знаете того, что знаете о своем бизнесе. Если вы хотите начать бизнес заново, с нуля, от розничных продавцов до описаний продуктов, как бы это работало самым лучшим образом? » он спросил.

«Дело не в том, чтобы немного изменить то, что у нас есть сегодня, чтобы достичь этого, а есть ли другой альтернативный подход?»

Он привел пример обучения использованию калькулятора Texas Instruments, когда он только появился, – новой технологии, на которую он не был приспособлен. Возняк день за днем ​​использовал калькуляторы HP, основанные на обратной польской нотации (RPN), где числа вводились или накладывались друг на друга, как стопка, а затем добавлялись, вычитались, раз или делились в конце.

Это означало, что уравнения не вводились в калькулятор в последовательном порядке, как будто они записываются на странице слева направо.Возняк сначала не мог понять, что техасский калькулятор работает таким образом, так как он долгое время работал совсем по-другому.

«Мы смеялись [и думали], что это игрушка. У нас было большое уравнение на карте, такое большое … вы могли решить его на калькуляторе HP с обратной польской нотацией. И я взял этот маленький игрушечный калькулятор и … я начал смотреть на уравнение.

«Я понял, что никогда не смогу отступить и отслеживать, где я нахожусь, с помощью этого огромного, длинного уравнения, вычисление которого занимает 10 минут.Но я подумал, что техасский калькулятор должен уметь решать это уравнение, иначе они не продадут его, так что же это может быть за метод? Я вытер свой грифель и подумал: «Боже мой, я просто напечатаю его так, как написано слева направо» ».

Затем он попытался объяснить другим инженерам HP, как вычислить уравнение, используя новый калькулятор, но «ни один из тех инженеров не смог бы этого сделать».

«Они научились сложному способу использования своего мозга для составления уравнений, и они не могли отказаться от этого способа.”

Помните, когда мы были бедны?

Возняк вспомнил свои дни, когда он и Стив Джобс жили в трущобах, будучи студентами, без денег для осуществления своих мечтаний. Это заставило их задуматься о том, как создавать продукты с минимальными затратами.

«Два самых важных аспекта всех великих творений, за которые я когда-либо отвечал, заключались в том, что у меня не было денег, и мне приходилось выяснять, как создавать вещи с наименьшим количеством деталей и наименьшими затратами и делать вещи возможными. это было не потому, что у меня не было денег », – сказал Возняк.

Он сказал, что Стиву Джобсу удалось найти здесь и там несколько сотен долларов – ровно столько, чтобы они построили электронику и компьютеры и воплотили свои идеи в жизнь.

Во время работы в Саннивейл, штат Калифорния, над программированием компьютеров в течение года, когда он был свободен от учебы, чтобы сэкономить деньги на образование, Возняку предложили возможность построить компьютер для компании.

«Один из руководителей слышал, что я проектировал компьютеры. Он спросил, строил ли я когда-нибудь такой. Я сказал: «О нет, нет.Я никогда не мог позволить себе ни одного чипа, у меня нет на это денег ». Но у него были связи с компаниями, производящими микросхемы, и, если я спроектирую компьютер, он предоставит мне запчасти ».

Стэнфордский центр линейных ускорителей также сыграл ключевую роль в том, чтобы помочь Возняку развить его страсти без особых денег и доступа к ресурсам. часто ездил в центр с Джобсом, чтобы поискать бесплатную информацию о компьютерах и электронике

«В то время это было лучшее место в мире для исследований в области физики.Не было доступа к компьютерной информации, в книжных магазинах не было книг на компьютерах.

«Я бы поехал в Стэнфордский центр линейных ускорителей, где самые умные люди в мире никогда не запирали двери».

Он и Джобс слышали о телефоне, по которому можно было дозвониться в любую страну мира, а в те дни вы даже не позвонили бы из Сан-Хосе в Сан-Франциско, потому что он был очень дорогим. Их любопытство заставляет их искать любые бесплатные ресурсы, которые они могут найти, и узнавать, как построить такую ​​передовую систему для своего времени.

«Я всегда в воскресенье обнаруживал открытую дверь в главном здании, шел в техническую библиотеку и читал журналы о компьютерах. Так я получил много образования ».

Copyright © 2015 IDG Communications, Inc.

Определение искусственного интеллекта (AI)

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект (ИИ) относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать, как люди, и имитировать их действия.Этот термин также может применяться к любой машине, которая проявляет черты человеческого разума, такие как обучение и решение проблем.

Идеальной характеристикой искусственного интеллекта является его способность рационализировать и предпринимать действия, которые имеют наибольшие шансы на достижение конкретной цели. Подмножеством искусственного интеллекта является машинное обучение, которое относится к концепции, согласно которой компьютерные программы могут автоматически учиться и адаптироваться к новым данным без помощи человека. Методы глубокого обучения обеспечивают автоматическое обучение за счет поглощения огромных объемов неструктурированных данных, таких как текст, изображения или видео.

Ключевые выводы

• Искусственный интеллект относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах.
• Цели искусственного интеллекта включают обучение, рассуждение и восприятие.
• AI используется в различных отраслях, включая финансы и здравоохранение.
• Слабый ИИ, как правило, прост и ориентирован на выполнение одной задачи, в то время как сильный ИИ выполняет более сложные и похожие на человека задачи.

Понимание искусственного интеллекта (AI)

Когда большинство людей слышат термин «искусственный интеллект», первое, о чем они обычно думают, – это роботы.Это потому, что в высокобюджетных фильмах и романах сплетаются истории о человекоподобных машинах, сеющих хаос на Земле. Но ничто не могло быть дальше от истины.

Искусственный интеллект основан на том принципе, что человеческий интеллект можно определить таким образом, чтобы машина могла легко имитировать его и выполнять задачи, от самых простых до еще более сложных. Цели искусственного интеллекта включают имитацию когнитивной деятельности человека. Исследователи и разработчики в этой области делают удивительно быстрые успехи в имитации таких действий, как обучение, рассуждение и восприятие, в той степени, в которой они могут быть конкретно определены.Некоторые полагают, что новаторы вскоре смогут разработать системы, которые превзойдут возможности людей в изучении или рассуждении любого предмета. Но другие остаются скептически настроенными, потому что вся познавательная деятельность пронизана оценочными суждениями, которые зависят от человеческого опыта.

По мере развития технологий предыдущие тесты, определявшие искусственный интеллект, устаревают. Например, машины, которые вычисляют базовые функции или распознают текст с помощью оптического распознавания символов, больше не считаются воплощением искусственного интеллекта, поскольку эта функция теперь воспринимается как должное как неотъемлемая функция компьютера.

ИИ постоянно развивается, принося пользу во многих отраслях. Машины подключены с использованием междисциплинарного подхода, основанного на математике, информатике, лингвистике, психологии и многом другом.

Алгоритмы часто играют очень важную роль в структуре искусственного интеллекта, где простые алгоритмы используются в простых приложениях, а более сложные помогают создать сильный искусственный интеллект.

Приложения искусственного интеллекта

Приложения для искусственного интеллекта безграничны.Технология может применяться во многих различных секторах и отраслях. ИИ тестируется и используется в отрасли здравоохранения для дозирования лекарств и различного лечения пациентов, а также для хирургических процедур в операционной.

Другие примеры машин с искусственным интеллектом включают компьютеры, которые играют в шахматы, и беспилотные автомобили. Каждая из этих машин должна взвесить последствия любого своего действия, поскольку каждое действие повлияет на конечный результат. В шахматах конечный результат – победа.В случае беспилотных автомобилей компьютерная система должна учитывать все внешние данные и вычислять их, чтобы действовать таким образом, чтобы предотвратить столкновение.

Искусственный интеллект также имеет приложения в финансовой индустрии, где он используется для обнаружения и маркировки деятельности в банковском деле и финансах, такой как необычное использование дебетовых карт и крупные депозиты на счетах – все это помогает отделу по борьбе с мошенничеством в банке. Приложения для ИИ также используются, чтобы упростить и упростить торговлю. Это достигается за счет упрощения оценки предложения, спроса и цен на ценные бумаги.

Категоризация искусственного интеллекта

Искусственный интеллект можно разделить на две разные категории: слабый и сильный. Слабый искусственный интеллект представляет собой систему, предназначенную для выполнения одной конкретной работы. Слабые системы искусственного интеллекта включают видеоигры, такие как пример шахмат сверху, и личных помощников, таких как Amazon Alexa и Apple Siri. Вы задаете помощнику вопрос, он отвечает на него за вас.

Сильные системы искусственного интеллекта – это системы, которые выполняют задачи, которые считаются человеческими.Это, как правило, более сложные и сложные системы. Они запрограммированы так, чтобы справляться с ситуациями, в которых от них может потребоваться решение проблемы без вмешательства человека. Такие системы можно найти в таких приложениях, как беспилотные автомобили или в больничных операционных.

Особые соображения

С самого начала искусственный интеллект стал объектом пристального внимания как ученых, так и общественности. Одна общая тема – это идея, что машины станут настолько высокоразвитыми, что люди не смогут за ними поспевать, и они будут взлетать сами, модернизируя себя с экспоненциальной скоростью.

Во-вторых, машины могут взламывать частную жизнь людей и даже использоваться в качестве оружия. Другие аргументы спорят об этичности искусственного интеллекта и о том, следует ли относиться к интеллектуальным системам, таким как роботы, наравне с людьми.

Беспилотные автомобили вызывают довольно много споров, поскольку их машины, как правило, рассчитаны на наименьший возможный риск и наименьшие потери. Если представить сценарий одновременного столкновения с одним человеком или другим, эти автомобили будут рассчитывать вариант, который нанесет наименьший ущерб.

Еще одна спорная проблема, с которой сталкиваются многие люди с искусственным интеллектом, – это то, как он может повлиять на занятость людей. Поскольку многие отрасли стремятся автоматизировать определенные рабочие места с помощью интеллектуального оборудования, есть опасения, что люди будут вытеснены из рабочей силы. Беспилотные автомобили могут устранить необходимость в такси и программах обмена автомобилями, в то время как производители могут легко заменить человеческий труд машинами, сделав навыки людей более устаревшими.

Что такое машинное обучение? | Эксперт.и.о.

Машинное обучение – это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение фокусируется на разработке компьютерных программ , которые могут получать доступ к данным и использовать их для обучения.

Процесс обучения начинается с наблюдений или данных, таких как примеры, непосредственный опыт или инструкции, чтобы искать закономерности в данных и принимать более обоснованные решения в будущем на основе примеров, которые мы приводим. Основная цель состоит в том, чтобы позволить компьютерам автоматически обучать без вмешательства или помощи человека и соответствующим образом корректировать действия.

Но, используя классические алгоритмы машинного обучения, текст рассматривается как последовательность ключевых слов; вместо этого подход, основанный на семантическом анализе, имитирует человеческую способность понимать значение текста.

Некоторые методы машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения часто делятся на контролируемые и неконтролируемые.

• Алгоритмы машинного обучения с учителем могут применять то, что было изучено в прошлом, к новым данным, используя помеченные примеры для прогнозирования будущих событий. Начиная с анализа известного набора обучающих данных, алгоритм обучения создает предполагаемую функцию для прогнозирования выходных значений. Система способна предоставить цели для любого нового ввода после достаточного обучения. Алгоритм обучения также может сравнивать свои выходные данные с правильными предполагаемыми выходными данными и находить ошибки, чтобы соответствующим образом модифицировать модель.
• Напротив, алгоритмов неконтролируемого машинного обучения используются, когда информация, используемая для обучения, не классифицируется и не маркируется. Неконтролируемое обучение изучает, как системы могут вывести функцию для описания скрытой структуры из немаркированных данных. Система не определяет правильный результат, но она исследует данные и может делать выводы из наборов данных для описания скрытых структур из немаркированных данных.
• Алгоритмы полууправляемого машинного обучения находятся где-то между контролируемым и неконтролируемым обучением, поскольку они используют как помеченные, так и немеченые данные для обучения – обычно небольшой объем помеченных данных и большой объем немаркированных данных.Системы, использующие этот метод, могут значительно повысить точность обучения. Обычно полу-контролируемое обучение выбирается, когда полученные помеченные данные требуют квалифицированных и соответствующих ресурсов для их обучения / обучения. В противном случае получение немаркированных данных обычно не требует дополнительных ресурсов.
• Алгоритмы машинного обучения с подкреплением – это метод обучения, который взаимодействует со своей средой, производя действия и обнаруживая ошибки или вознаграждения.Поиск методом проб и ошибок и отложенное вознаграждение являются наиболее важными характеристиками обучения с подкреплением. Этот метод позволяет машинам и программным агентам автоматически определять идеальное поведение в конкретном контексте, чтобы максимизировать его производительность. Чтобы агент узнал, какое действие лучше всего, требуется простая обратная связь с вознаграждением; это называется сигналом подкрепления.

Машинное обучение позволяет анализировать огромные объемы данных. Хотя обычно он обеспечивает более быстрые и точные результаты для выявления выгодных возможностей или опасных рисков, для его правильного обучения может также потребоваться дополнительное время и ресурсы.Сочетание машинного обучения с искусственным интеллектом и когнитивными технологиями может сделать его еще более эффективным в обработке больших объемов информации .

Хотите узнать больше?

СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ ЗАПРОСИТЬ ДЕМО

Первоначально опубликовано в марте 2017 г., обновлено в мае 2020 г.

До компьютеров, люди программировали ткацкие станки

Просто вытащите около 2 000 карточек, нанижите их вместе и начинайте плести.

До IBM, до компьютеров с перфокартами, до аналитической машины Чарльза Бэббиджа, одна из самых первых машин, которая могла запускать что-то вроде того, что мы теперь называем «программой», использовалась для создания ткани.Эта машина – ткацкий станок – могла обрабатывать столько информации, что производимая ею ткань могла отображать изображения с достаточной детализацией, чтобы их можно было принять за гравюры. Как, например, изображение выше: тканый кусок ткани, на котором изображен Жозеф-Мари Жаккард, изобретатель технологии ткачества, которая сделала возможным его создание. Как рассказывает Джеймс Эссинджер в книге Jacquard Web , в начале 1840-х годов Чарльз Бэббидж хранил копию дома и просил гостей угадать, как она была сделана.Обычно они ошибались.

Ткачество детализированного узора до начала 1800-х годов было если не совершенно невозможным, то невероятно утомительным. В простейшем случае плетение означает взятие ряда параллельных нитей (основы), поднимающих их выбор, и пропускание другой нити (утка) между двумя слоями, создавая перекрестную штриховку. Создание более сложных узоров означает более тщательный выбор, какая из нитей основы ложится поверх утка при каждом его прохождении. За годы до того, как Жаккард изобрел головку ткацкого станка, лучше всего было делать это вручную.

Жаккардовый ткацкий станок, однако, может обрабатывать информацию о том, какие из этих нитей следует поднять и в каком порядке. Эта информация хранилась на перфокартах – часто 2000 или более связанных друг с другом. Отверстия в перфокартах пропускали только некоторые стержни, которые поднимали нити основы. Другими словами, машина может заменить роль человека, вручную выбирающего, какие строки будут отображаться наверху. После создания перфокарт жаккардовые станки могли быстро создавать изображения с тонкими изгибами и деталями, на создание которых раньше уходили месяцы.И ткацкий станок мог воспроизводить эти конструкции снова и снова.