Hierin wordt besproken hoe neuromorfische techniekkan, geïnspireerd door de biologie, productiemachines ontwikkelen die leren van ervaringen om zichzelf autonoom aan te passen en te optimaliseren in real-time. De belangrijkste concepten die worden onderzocht zijn onder andere spiking neurale netwerken, STDPen op hersenen geïnspireerde algoritmen voor toepassingen zoals het bewaken van de conditie van gereedschappen, procesbesturing en flexibele productie. Er wordt ook een overzicht gegeven van de uitdagingen en het toekomstige potentieel van dit opkomende gebied.

Neuromorfische engineering voor adaptieve productie

Wat is Neuromorphic Engineering?

Neuromorf engineering is een tak van engineeringonderzoek met als hoofddoel het creëren van elektronica die biologische neurale netwerken nabootst wat betreft spatiotemporele prestaties en onmiddellijk aanpassingsvermogen. Oorspronkelijk ontleend aan de biologie, zijn neuromorfische technische systemen gericht op het bereiken van hoge efficiëntie, bijna optimale flexibiliteit en een hoog niveau van operationele autonomie. In plaats van geprogrammeerd te worden, leren deze systemen en passen ze zich aan door ervaring, net als het menselijk brein.

Een sleutelbegrip in neuromorfische engineering is dat berekening en geheugen gecombineerd worden in compacte, analoge circuits met laag stroomverbruik die parallel werken, vergelijkbaar met biologische neuronen en synapsen. Gegevens worden binnen deze "neuro-achtige" circuits herkend en beheerd via kruising en wijzigingen van de sterkte van de synapsen en door gebruik te maken van leren zonder toezicht of versterking. Spiking neurale netwerken zijn het type programmeringsmodel dat computationele frameworks implementeren als een manier om weer te geven hoe informatie wordt gepresenteerd en gebruikt in deze op de hersenen geïnspireerde circuits.

Nadelen van conventionele CNC systemen

Tegenwoordig werken de meeste CNC-machines (Computer Numerical Control) in een gescripte modus op basis van vooraf gedefinieerde stappenreeksen om bepaalde geometrieën nauwkeurig te bewerken. Dit heeft echter het probleem van starheid, omdat het niet kan omgaan met onzekerheden of variaties in het bewerkingsproces en de omgeving. Conventionele CNC systemen hebben vooraf bepaalde programma's en parameters die niet veranderen op basis van real-time feedback.

Problemen zoals onverwachte slijtage van snijgereedschappen, fluctuaties in materiaaleigenschappen of onnauwkeurigheden in mechanische componenten vereisen vaak menselijke tussenkomst om op te lossen, wat resulteert in stilstand en verminderde productiviteit. Conventionele systemen zijn ook niet geschikt voor nieuwe toepassingen met complexe, organische vormen of just-in-time precisiefabricage van verschillende productfamilies met dezelfde machines. Er is behoefte aan productietechnologieën die hun omgeving voelen, continu optimaal gedrag aanleren en autonoom bewerkingsstrategieën in real-time aanpassen.

Hoe neuromorfische benaderingen kunnen helpen

Neuromorfische engineeringbenaderingen zijn erop gericht om deze nadelen van conventionele CNC systemen door adaptieve, op de hersenen geïnspireerde productietechnieken te ontwikkelen. Sleutelconcepten zijn onder andere gedistribueerde, parallelle berekeningen; continu, online leren van sensorfeedback; evoluerende representaties die op maat gemaakt zijn voor specifieke productietaken; en autonoom genereren en verfijnen van bewerkingsstrategieën en gereedschapsbanen.

Neuromorfe "machines die leren" zouden gebruik kunnen maken van een breed scala aan zintuiglijke modaliteiten zoals kracht-/torsiedetectie, computervisie en thermografie om het bewerkingsproces continu te bewaken en veranderingen te detecteren en erop te reageren. Grootschalige neurale netwerken die geïmplementeerd zijn met spikingcircuits zouden efficiënt niet-lineaire modellen kunnen leren die controleparameters, sensorgegevens en relevante kenmerken van het onderdeel/de omgeving met elkaar in verband brengen. Dergelijke representaties zouden de mogelijkheid bieden om eerdere ervaringen te generaliseren en autonoom robuust en geoptimaliseerd gedrag te bepalen voor nieuwe scenario's, zonder dat hiervoor langdurige herprogrammering nodig is.

Deze moderne, neuro-geinspireerde benadering van productie kan een revolutie betekenen voor precisiebewerking. Het belooft een veelzijdigere, wendbare productie met minder stilstandtijd door real-time autonome aanpassing en direct leren uit ervaring. Toepassingen kunnen zijn: tastend onderzoek op de machine, autonoom wisselen/onderhouden van gereedschappen, just-in-time bewerken van onbekende geometrieën en intelligent foutherstel - wat de flexibiliteit en productiviteit van toekomstige "breingevulde" productiesystemen aanzienlijk verbetert.

Hersengeïnspireerde adaptieve bewaking en regeling van de werktuigconditie

Toestandsbewaking van gereedschap op basis van STDP

Een belangrijke toepassing van neuromorfische engineering is adaptieve conditiebewaking en -regeling van gereedschap tijdens CNC-bewerkingsprocessen. Spike-timing dependent plasticity (STDP) is een neurowetenschappelijke leerregel die het mogelijk zou kunnen maken om zonder toezicht de toestand van het snijgereedschap direct uit sensorgegevens te leren op een online, continue manier. STDP bootst synaptische plasticiteit in de hersenen na door stapsgewijs verbindingen te versterken tussen neuronen die in precieze tijdsvolgorde afgaan.

Toegepast op CNC zouden STDP-circuits die een spiking neuraal netwerk implementeren de patronen en kenmerken kunnen leren die ten grondslag liggen aan de verschillende modi van gezonde en verminderde snijprestaties door in real-time spike-treinen van trillings-, geluidsemissie- of motorstroomsensoren te verwerken. Na verloop van tijd zou het netwerk zelfstandig gespecialiseerde representaties van gereedschapsslijtage of -defecten ontwikkelen op basis van werkelijke ervaring, zonder dat er vooraf gelabelde trainingsgegevens nodig zijn. Deze geleerde kennis kan dan gebruikt worden voor intelligente closed-loop conditiebewaking van gereedschap tijdens productie.

Real-Time Parameter Aanpassing

Naast het detecteren van gereedschapstoringen maakt STDP-leren ook cognitieve gesloten regelstrategieën mogelijk. Indien online geïmplementeerd tijdens het bewerken met behulp van neuromorfe hardware, zouden de dynamisch bijgewerkte neurale netwerkweergaven van de gereedschapstoestand automatisch real-time compenserende aanpassingen aan snijparameters zoals voedingssnelheid, spindelsnelheid, snedediepte en koelmiddelstroom kunnen aansturen.

Hierdoor zouden zelfoptimaliserende besturingsalgoritmen actief slijtage-gerelateerde prestatiedegradatie kunnen tegengaan en bewerkingen vloeiend kunnen laten overgaan naarmate de geometrie van het gereedschap verslechtert, zodat het gereedschap zijn maximale levensduur bereikt zonder voortijdig te stoppen met het vervangen van wisselplaatjes. Dergelijke op het brein geïnspireerde technieken zouden kunnen leiden tot efficiëntere, autonome, adaptieve CNC die continu hoogwaardige afwerkingen handhaaft, zelfs als de gereedschappen na verloop van tijd bot worden.

Zelfoptimalisatie van bewerkingsprocessen

Naast individuele gereedschappen of parameters, hebben grotere neuromorfische netwerken met diverse sensorstromen het potentieel om holistische cognitieve modellen te ontwikkelen en autonoom hele productieprocessen vanaf de basis te optimaliseren. Na vele herhaalde cycli kunnen dergelijke machines met hersenversterking tot nu toe onbekende optimale combinaties van strategieën, reeksen en besturingsbeleid ontdekken die robuust zelfgeorganiseerd zijn om de doorvoer, opbrengst en productkwaliteit te maximaliseren - zelfs voor complexe productiescenario's in de echte wereld. Dit effent de weg naar echt autonome, zelfoptimaliserende fabrieken van de toekomst.

Event-gestuurde bewerking met spiking neurale netwerken

Met hun op de hersenen geïnspireerde architectuur en computationele modellen zijn spiking neurale netwerken (SNN's) zeer geschikt voor het aansturen van cognitieve productiesystemen met neuromorfe hardware. SNN's werken asynchroon en gebruiken spikes of pulsen om informatie weer te geven en te verwerken, net als biologische neuronen. Deze gebeurtenisgestuurde aanpak biedt nieuwe mogelijkheden voor parallelle, energiezuinige productietechnologieën.

Architectuur van SNN's voor bewerkingssystemen

In een SNN dat geïmplementeerd is op een neuromorfische chip voor CNC-toepassingen, kunnen individuele "neuronen" echte of verborgen machinetoestanden vertegenwoordigen, zoals de spindelsnelheid, individuele sensorwaarden of geleerde kenmerken die geabstraheerd zijn van gegevens. Groepen onderling verbonden neuronen vormen netwerken die in real-time spikegebeurtenissen van sensoren verwerken om besturingsreacties te berekenen.

Een SNN kan bijvoorbeeld neuronen voor visuele verwerking die kenmerken op een werkstuk detecteren, verbinden met neuronen voor motorische controle die afzonderlijke assen van een bovenfrees besturen. Door terugkerende verbindingen kunnen context en tijdsequenties het gedrag beïnvloeden. De architectuur ondersteunt van nature parallelle gedistribueerde berekeningen die geoptimaliseerd zijn voor online, incrementele werking.

Asynchrone communicatie in neuromorfische routers

De asynchrone, op pulsen gebaseerde aanpak van SNN's, die gebruik maakt van de representatie van adresgebeurtenissen, is zeer geschikt voor snelle, energie-efficiënte communicatie tussen sensoren, ingebedde processors en motoren in neuro-geïnspireerde routers. Door informatieve gebeurtenissen te signaleren in plaats van continue synchrone sampling, kan het bandbreedtegebruik geminimaliseerd worden.

Voor haptische detectie kunnen gereedschapskrachten pieken triggeren die zich door het netwerk voortplanten om bewerkingsstrategieën bij te werken of van gereedschap te wisselen voordat er een storing optreedt. Dit gebeurtenisgestuurde model stelt het SNN in staat om selectief alleen de meest saillante informatie op microseconde tijdschalen te verwerken voor real-time gesloten-lusbesturing.

Energie-efficiënte parallelle verwerking

Door massale parallellisatie op neuromorf silicium kunnen SNN's extreem efficiënt en energiezuinig werken in vergelijking met von Neumann-architecturen. Event-gebaseerde, in-situ leerregels zoals STDP kunnen continue, incrementele autonomie ondersteunen zonder off-chip geheugen of stroom te verbruiken. Over het geheel genomen maakt deze neuromorfische benadering op het brein geïnspireerde computerverwerking mogelijk die geoptimaliseerd is voor parallelle real-time sensorische verwerking, besluitvorming en besturing in cognitieve productiesystemen van de toekomst.

Brain-Inspired productie opschalen met neuromorfische technologieën

Hoewel er veelbelovende vooruitgang is geboekt bij het toepassen van neurowetenschappelijke concepten op machines, liggen er nog grote uitdagingen in het verschiet om deze benaderingen op te schalen naar volwaardige cognitieve productiesystemen. Verschillende onderzoeks- en standaardisatiegebieden zullen van cruciaal belang zijn om de voortdurende exponentiële vooruitgang in neuromorfisch computergebruik te benutten.

Standaardisatie en interoperabiliteit

Een belangrijke hindernis is het ontwikkelen van gestandaardiseerde interfaces en protocollen waardoor neuromorfische componenten zoals sensoren, controllers en actuatoren naadloos geïntegreerd kunnen worden met bestaande industriële apparatuur. Open platforms en modules die protocollen zoals EtherCAT, PROFINET of OPC UA volgen, zullen belangrijk zijn voor de interoperabiliteit tussen neuromorfische en traditionele automatiseringsapparaten in productieomgevingen.

Gemeenschappelijke gegevensrepresentaties en API-specificaties voor neuromorfische chips van verschillende leveranciers zullen ook de technologieoverdracht en toepassingen van door de hersenen ondersteunde besturing versnellen in productieomgevingen met gemengde kriticiteit die voorspelbare en robuuste prestaties vereisen.

Integratie met traditionele controllers

Cognitieve subsystemen zullen in de nabije toekomst waarschijnlijk moeten samenwerken en coördineren met conventionele numerieke en logische controllers. Er zijn uitdagingen in het co-ontwerpen van hybride besturingsarchitecturen die een evenwicht vinden tussen autonomie, real-time beperkingen en veiligheid. Geavanceerde virtuele inbedrijfstelling en digitale tweelingen zullen helpen bij het valideren van de juiste en veilige werking van neuromorfe controllers naast programmeerbare logica.

Algoritme- en hardwareontwikkeling

Op technisch gebied moeten er geavanceerdere leeralgoritmen, betere formuleringen van versterkings- en hiërarchische problemen en nieuwe modellen zonder supervisie ontwikkeld worden die gericht zijn op datasets voor fabricage. Aangepaste neuromorfische versnellers en geïntegreerde schakelingen die deze algoritmen met een hoog parallellisme en in-situ leren implementeren, zullen de reikwijdte van oplosbare neuromorfische fabricageproblemen in de echte wereld vergroten.

Het overwinnen van deze interdisciplinaire uitdagingen zal de technologische en wetenschappelijke vooruitgang stimuleren naar echt cognitieve productiesystemen die werken met de flexibiliteit, autonomie en efficiëntie van biologische intelligentie op industriële schaal. Standaardisatie-inspanningen kunnen deze overgang naar een nieuw tijdperk van door de hersenen geïnspireerde "neuromorfische productie" helpen versnellen.

Conclusie

Concluderend kan gesteld worden dat neuromorfische engineering een immense belofte inhoudt om een revolutie teweeg te brengen in de productie door deze te voorzien van het adaptieve, cognitieve vermogen dat we zien in biologische systemen. Geïnspireerd door het vermogen van de hersenen om van ervaring te leren en kennis te generaliseren, zouden neuromorfische benaderingen veel van de beperkingen van conventionele numeriek bestuurde systemen kunnen helpen overwinnen. Technologieën zoals spiking neurale netwerken en algoritmen die neurale plasticiteit nabootsen, zijn begonnen te demonstreren hoe we echt intelligente machines zouden kunnen ontwikkelen die autonoom de conditie van gereedschap kunnen controleren, processen kunnen afstemmen en zichzelf continu kunnen verbeteren op basis van real-time feedback.

Om het doel te bereiken dat is vastgelegd in het concept van op hersenen geïnspireerde productie, is er echter aanzienlijke internationale samenwerking nodig om de problemen op te lossen van het bouwen van een uniforme standaard en effectieve hardware, het ontwikkelen van algoritmen en het integreren van systemen in conventionele productieautomatiseringssystemen. Recente stapsgewijze ontwikkelingen in nanotechnologie, materiaalkunde en computergebruik op basis van hersenen openen langzaam maar zeker nieuwe deuren naar de realisatie van grootschalige neuromorfische opstellingen die het nodige parallellisme en de energie-efficiëntie voor praktisch gebruik kunnen bieden. Naarmate er meer vooruitgang wordt geboekt, zou neuromorfische engineering mogelijk de sleutel kunnen zijn voor de toekomst van flexibele slimme fabricage door middel van autonome machines.

FAQs

V: Hoe verschilt neuromorfische engineering van traditionele computergestuurde productie?

A: In tegenstelling tot conventionele CNC-systemen die voorgeprogrammeerd zijn, maken neuromorfische benaderingen gebruik van analoge circuits en leeralgoritmen om machines in staat te stellen hun omgeving continu te controleren, zich in realtime aan te passen en zelfstandig gedrag te optimaliseren op basis van ervaring in plaats van programmering.

V: Zijn er bedrijven die werken aan neuromorfische productietechnologieën?

A: Verschillende startups zoals BrainChip, Knowm en Anthropic ontwikkelen neuromorfische chips en systemen. Industriële giganten zoals Siemens, IBM en Intel hebben ook onderzoeksprogramma's die toepassingen van computergebruik op basis van hersenen onderzoeken in kwaliteitscontrole, assemblage en voorspellend onderhoud.

V: Wanneer zullen we neuromorfische technologieën op grote schaal toegepast zien worden in de productie?

A: Het zal nog 5-10 jaar duren voordat de uitdagingen op het gebied van hardware, algoritmen, integratie en standaardisatie zijn opgelost. Beperkte toepassingen zoals real-time procesbewaking en -optimalisatie kunnen in de komende 3-5 jaar ontstaan. Maar echt cognitieve, autonome productie die volledig door neuromorfische systemen wordt aangedreven, zal waarschijnlijk nog 10-20 jaar op zich laten wachten, afhankelijk van de voortdurende vooruitgang.