AIの目で部品検査を支援

サンディア国立研究所（Sandia National Laboratories）は、核抑止用途のセラミック部品の欠陥検査を効率化するため、人工知能を活用した新たなワークフローを導入している。プロジェクトリーダーのプロセスエンジニア、ジェシー・アダムチク氏は「我々は核抑止用のセラミック部品を製造しており、大きなチャンスがあると認識している」と語る。同研究所のチームは、新しい光学・音響イメージングシステムを設置し、AIによるレビューツールを構築中である。これにより、検査速度を向上させるとともに、人間が常にループ内に留まることを確保する。

現在、すべての部品は手動の顕微鏡で検査されており、非常に時間がかかる。オペレーターの訓練には1～2年を要し、目の負担も大きい。新しいアプローチでは、デジタルワークフローに移行し、作業員はワークステーションで画像を確認できる。プロジェクトはまず、セラミックビレット（最終部品の基材）を高スループットイメージングでスキャンし、詳細なデジタル記録を作成する。アダムチク氏は「ビレット段階で欠陥を特定できれば、最終部品への加工にかかる労力を節約できる」と説明する。早期検査により時間とコストが節約される。

最終部品の検査では、AI拡張インターフェースを導入。オペレーターはデスクトップで異常検出を行い、AIが欠陥を強調表示する。ただし、検査はAIだけに依存しない。「オペレーターがAIの指摘をダブルチェックし、AIが見逃した欠陥も発見する。AI拡張は手動検査よりも効果的で、AI単独よりも信頼性が高い」とアダムチク氏は強調する。オペレーターたちはこの変革を受け入れており、解雇されるのではなく、増加する作業量に対応するために再配置される予定である。