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"Intelligent automation brings systems closer to their optimum" / Martin Dimmler in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL, Vol. 111, N° 8 (2021)
[article]
Titre : "Intelligent automation brings systems closer to their optimum" : Artificial intelligence of things : trends and models for the plastics industry Type de document : texte imprimé Auteurs : Martin Dimmler, Personne interviewée ; Martin Rugfelt, Personne interviewée Année de publication : 2021 Article en page(s) : p. 36-39 Langues : Anglais (eng) Catégories : Automatisation
Intelligence artificielle
Internet des objetsL'Internet des objets représente l'extension d'Internet à des choses et à des lieux du monde physique. Alors qu'Internet ne se prolonge habituellement pas au-delà du monde électronique, l'internet des objets (IdO, ou IoT pour Internet of Things en anglais) représente les échanges d'informations et de données provenant de dispositifs présents dans le monde réel vers le réseau Internet. L'internet des objets est considéré comme la troisième évolution de l'Internet, baptisée Web 3.0 (parfois perçu comme la généralisation du Web des Objets mais aussi comme celle du Web sémantique) qui fait suite à l'ère du Web Social. L'internet des objets est en partie responsable de l'accroissement du volume de données générées sur le réseau, à l'origine du Big Data. L'internet des objets revêt un caractère universel pour désigner des objets connectés aux usages variés, dans le domaine de la e-santé, de la domotique ou du Quantified Self.
Matières plastiques -- IndustrieIndex. décimale : 668.4 Plastiques, vinyles Résumé : The latest trend in digitization is the Artificial Intelligence of Things. It amounts to “marrying” Artificial Intelligence with the Internet of Things. In the following interview, Martin Dimmler and Martin Rugfelt discuss how companies can profit from AIoT and what plastics manufacturers can learn from its pioneers in other industries. Note de contenu : - Figure : In five steps to an AloT solution : by linking Al and loT, companies can track down hidden production problems, optimize processes, and improve product quality En ligne : https://drive.google.com/file/d/1aYnZolzJ_YtZ7aIstOBv-VzaHtAsq4pp/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=36840
in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL > Vol. 111, N° 8 (2021) . - p. 36-39[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22936 - Périodique Bibliothèque principale Documentaires Disponible
[article]
Titre : Leather machine learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Karl Flowers, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : p. 32-34 Langues : Anglais (eng) Catégories : Apprentissage automatique L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, litt. "apprentissage machine"), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'"apprendre" à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes. (Wikipedia)
Cuirs et peaux -- Industrie
Industrie 4.0Le concept d’Industrie 4.0 correspond à une nouvelle façon d’organiser les moyens de production : l’objectif est la mise en place d’usines dites "intelligentes" ("smart factories") capables d’une plus grande adaptabilité dans la production et d’une allocation plus efficace des ressources, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle révolution industrielle. Ses bases technologiques sont l'Internet des objets et les systèmes cyber-physiques.
Intelligence artificielleIndex. décimale : 675 Technologie du cuir et de la fourrure Résumé : Industry 4.0 is the concept where leather factories of the future are interconnected, have many measurement data streams flowing into a central processing point that learns, improves and continuously implements improvements or corrective actions, e.g., a tannery machine that from the data of its own performance requests a maintenance activity, or a technical service, or part-replacement (within the consents set by the user).
The topic of how the modem tannery implement and profit from Industry 4.0 is mentioned in previous articles in the ILM March/April and September/October 2018 issues. Artificial intelligence (M) can further be broken down into the tools required: machine learning and its subset, deep learning. This article details how modern machines use AI, and specifically machine learning to improve themselves. The ethics of AI will not be considered in this article, but is covered comprehensively elsewhere (Müller, 2021).Note de contenu : - Artificial intelligence
- Machine learning
- Machine vision
- Fig. 1 : A hide/skin moves on a conveyor under a machine with "vision" (a scanner)
- Fig. 2 : A crucial development for toggling is detecting the edge of a leather
- Fig. 3 : The difference between great contrast, average/low contrast and blurred edge
- Fig. 4 : Colour printingEn ligne : https://drive.google.com/file/d/17oI3edzcI3bxIYhILEU0jTSOjjK_Tm-d/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=36941
in INTERNATIONAL LEATHER MAKER (ILM) > N° 51 (01-02/2022) . - p. 32-34[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 23197 - Périodique Bibliothèque principale Documentaires Disponible Machine learning for the development of coatings, inks and adhesives / Tom Whitehead in SURFACE COATINGS INTERNATIONAL, Vol. 107.1 (01-02/2024)
[article]
Titre : Machine learning for the development of coatings, inks and adhesives Type de document : texte imprimé Auteurs : Tom Whitehead, Auteur Année de publication : 2024 Article en page(s) : p. 44-47 Note générale : Bibliogr. Langues : Anglais (eng) Catégories : Apprentissage automatique L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, litt. "apprentissage machine"), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'"apprendre" à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes. (Wikipedia)
Contrôle de processus adaptatif
Formulation (Génie chimique)
Intelligence artificielle
Revêtements organiquesIndex. décimale : 667.9 Revêtements et enduits Résumé : The development of coatings, inks and adhesives has long relied on the intuition and expertise of skilled chemists. However, a new player is entering the field : machine learning. This data-driven approach offers a fresh perspective on formulation optimisation, promising to streamline the development process and accelerate innovation in this crucial industry. While not a magic bullet, machine learning's ability to analyse complex data sets allows for more targeted experiments, leading to improved efficiency and performance in the development of novel and improved coatings, inks and adhesives. This article discusses how machine learning is transforming the industry, from guiding experimental design to overcoming data challenges, ultimately ushering in a new era of smarter and faster formulation development. Note de contenu : - Machine learning in formulation optimisation
- Adaptive experimental design
- Case study : Domino printing sciences
- Barriers and opportunities for machine learning in forulation development
- Fig. 2 : A summary of the adaptive experiemntal design workflow
- Fig. 3 : A representation of the union of machine learning and chemistry - generated using the Google Imagen generative artificial intelligence toolEn ligne : https://drive.google.com/file/d/1kMnlRjcULNA_rKgHFb7pY0Y2kAyfdiT2/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=40821
in SURFACE COATINGS INTERNATIONAL > Vol. 107.1 (01-02/2024) . - p. 44-47[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 24518 - Périodique Bibliothèque principale Documentaires Disponible Les métamatériaux passent à l'action / Bérénice Robert in INDUSTRIE & TECHNOLOGIES, N° 1058 (02/2023)
[article]
Titre : Les métamatériaux passent à l'action Type de document : texte imprimé Auteurs : Bérénice Robert, Auteur ; Anne-Christine Hladky, Personne interviewée Année de publication : 2023 Article en page(s) : p. 28-41 Note générale : Bibliogr. Langues : Français (fre) Catégories : Imagerie tridimensionnelle
Intelligence artificielle
Matériaux -- Allègement
Matériaux -- Propriétés acoustiques
Matériaux -- Propriétés mécaniques
Métamatériaux
Ondes électromagnétiques
Polymères
Rigidité (physique)Index. décimale : 620.11 Matériaux (propriétés, résistance) Résumé : Electromagnétisme, acoustique, mécanique : les métamatériaux envahissent tous les domaines, avec de multiples applications à la clé. Après deux décennies d'intenses recherches, ils s'apprêtent à franchir l'étape de l'industrialisation. Note de contenu : - Les métasurfaces pilotables, techno clé pour la 6G
- "L'impression 3D et l'IA ont ouvert le champ des possibles"
- Les industriels séduits par les applications acoustiques
- Mécanique : des métamatériaux ultra-légers et ultra-rigidesEn ligne : https://drive.google.com/file/d/1AOu0Mp9_H15iTIfTIDb9MkopJ_hbLXJp/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=38768
in INDUSTRIE & TECHNOLOGIES > N° 1058 (02/2023) . - p. 28-41[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 23818 - Périodique Bibliothèque principale Documentaires Disponible
[article]
Titre : More recyclate thanks to digital twin : Control of part quality through adaptive neural networks Type de document : texte imprimé Auteurs : Marco Klute, Auteur ; Hans-Peter Heim, Auteur Année de publication : 2024 Article en page(s) : p. 52-55 Langues : Anglais (eng) Catégories : Apprentissage automatique L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, litt. "apprentissage machine"), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'"apprendre" à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes. (Wikipedia)
Assurance qualité
Industrie 4.0Le concept d’Industrie 4.0 correspond à une nouvelle façon d’organiser les moyens de production : l’objectif est la mise en place d’usines dites "intelligentes" ("smart factories") capables d’une plus grande adaptabilité dans la production et d’une allocation plus efficace des ressources, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle révolution industrielle. Ses bases technologiques sont l'Internet des objets et les systèmes cyber-physiques.
Intelligence artificielle
Jumeau numériqueUn jumeau numérique (en anglais, digital twin ou device shadow) est une réplique numérique d'un objet, d'un processus ou d'un système qui peut être utilisé à diverses fins. La représentation numérique fournit à la fois les éléments et la dynamique de fonctionnement d'un dispositif de l'Internet des objets tout au long de son cycle de vie.
Les jumeaux numériques intègrent l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'analyse des données avec des données pour créer des modèles de simulation numérique qui se mettent à jour et changent à mesure que leurs contreparties physiques changent. Un jumeau numérique apprend en permanence et se met à jour en utilisant de multiples sources pour représenter son statut, sa condition de travail ou sa position en temps quasi réel. Ce système d'apprentissage, apprend de lui-même, en utilisant :
- des données de capteurs qui transmettent divers aspects de son état de fonctionnement ;
- d'experts humains, tels que des ingénieurs ayant une connaissance approfondie et pertinente du domaine industriel ;
- d'autres machines similaires ;
- d'autres flottes de machines similaires ;
- et de systèmes plus vastes et de l'environnement desquels il fait partie.
Un jumeau numérique intègre également des données historiques de l'utilisation passée de la machine qu'il intègre à son modèle numérique.
Dans divers secteurs industriels, les jumeaux numériques sont utilisés pour optimiser le fonctionnement et la maintenance des actifs physiques, des systèmes et des processus de fabrication. Les jumeaux numériques constituent une technologie de formation pour l'Internet industriel des objets, où les objets physiques peuvent vivre et interagir virtuellement avec d'autres machines et personnes. Dans ce contexte d'Internet des Objets, ils sont parfois mentionnés sous l'appellation de "cyberobjets", ou encore "d'avatars digitaux".
Matières plastiques -- Moulage par injection
Matières plastiques -- RecyclageIndex. décimale : 668.4 Plastiques, vinyles Résumé : A digital twin of the injection molding process uses all process and setting variables to predict the resulting part quality. By continuously retraining its machine learning models, the twin is also able to learn unknown process influences and calculate suggestions for process adjustments that can be used to achieve specified target values for part quality. Note de contenu : - Recording of all relevant process data
- Design of a quality measuring cell
- Training of machine learning models
- Validation of the twin by an unknown scenarioEn ligne : https://drive.google.com/file/d/1J1jCr_uRYYLOB88zs9bsep1Mt1pIG4qt/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=40809
in PLASTICS INSIGHTS > Vol. 114, N° 1 (2024) . - p. 52-55[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 24500 - Périodique Bibliothèque principale Documentaires Disponible A new procedure, free from human assessment, that automatically grades some facial skin signs in men from selfie pictures. Application to changes induced by a severe aerial chronic urban pollution / Y. Zhang in INTERNATIONAL JOURNAL OF COSMETIC SCIENCE, Vol. 42, N° 2 (04/2020)
PermalinkA new sandalwood extract developed with A.I. / Anne Clay in GLOBAL PERSONAL CARE, Vol. 22, N° 4 (04/2021)
PermalinkPermalinkOptimise the selection of composite materials using AI / Jérémy Bruyère in JEC COMPOSITES MAGAZINE, N° 151 (06-07/2023)
PermalinkPhotoaging's portrait : The road map towards its photoprotection / Frédéric Flament in INTERNATIONAL JOURNAL OF COSMETIC SCIENCE, Vol. 45, N° S1 (10/2023)
PermalinkPrometheus should handle it in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL, Vol. 111, N° 1 (2021)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkA self-learning AI algorithm to optimize composites production scheduling in JEC COMPOSITES MAGAZINE, N° 145 (04-05/2022)
PermalinkSimulation et machine learning combinent leurs forces / Frédéric Monflier in INDUSTRIE & TECHNOLOGIES, N° 1057 (11/2022)
PermalinkA special process that is becoming a sustainable normal case / Clemens Kastner in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL, Vol. 112, N° 2 (2021)
PermalinkThe anti-ageing effects of a natural peptide discovered by artificial intelligence / K. Kennedy in INTERNATIONAL JOURNAL OF COSMETIC SCIENCE, Vol. 42, N° 4 (08/2020)
PermalinkThere is more beyond the horizon / Christopherus Bader in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL, Vol. 111, N° 8 (2021)
PermalinkUnified modelling and simulation of composite materials and structures / Wenbin Yu in JEC COMPOSITES MAGAZINE, N° 134 (05-06/2020)
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