AI “soi” từng vết xước: Phát hiện máy in 3D “giấu mặt” chỉ bằng dấu vân tay siêu nhỏ

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Illinois vừa phát triển một mô hình AI đột phá, có khả năng phát hiện chính xác chiếc máy in 3D nào đã tạo ra một bộ phận, chỉ bằng cách phân tích các mẫu hoa văn bề mặt siêu nhỏ. Công nghệ này hứa hẹn mở ra một kỷ nguyên mới trong việc kiểm soát chuỗi cung ứng và chống hàng giả, hàng nhái.

“Dấu vân tay” độc nhất vô nhị của mỗi máy in 3D

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Illinois đã chỉ ra rằng mỗi chiếc máy in 3D công nghiệp đều để lại một mẫu hoa văn bề mặt tinh vi, đặc trưng riêng cho từng máy. Bằng cách huấn luyện một mạng lưới tích chập (convolutional network) trên những mẫu hoa văn này, mô hình AI có thể xác định chính xác chiếc máy in nào đã tạo ra một bộ phận với độ chính xác gần như hoàn hảo.

Để thực hiện nghiên cứu, nhóm đã sản xuất 9.192 bộ phận trên 21 máy thương mại, bao gồm bốn quy trình sản xuất phụ gia khác nhau: tổng hợp ánh sáng kỹ thuật số (digital light synthesis), hợp nhất đa tia (multi-jet fusion), tạo hình lập thể (stereolithography) và mô hình hóa lắng đọng nóng chảy (fused-deposition modeling). Mỗi bộ phận sau đó được quét trên máy quét phẳng với độ phân giải 5.3 µm/pixel, tạo ra một thư viện hình ảnh độ phân giải cao để huấn luyện và kiểm tra mô hình.

Độ chính xác “ngoạn mục”, vượt xa mong đợi

Sử dụng kiến trúc EfficientNet-V2 và một sơ đồ bỏ phiếu trên nhiều đoạn cắt hình ảnh ngẫu nhiên, mô hình đã xác định được máy in gốc của các bộ phận chưa từng thấy trước đây với độ chính xác 98.5%. Không chỉ vậy, nó còn nhận dạng quy trình sản xuất và vật liệu với độ chính xác lên đến 100%, và thậm chí còn có thể suy ra vị trí của bộ phận trên khay xây dựng đối với các sản phẩm tổng hợp ánh sáng kỹ thuật số với sai số chỉ khoảng 5 cm.

Nghiên cứu cũng lập bản đồ về cách độ chính xác phụ thuộc vào độ phân giải hình ảnh và kích thước cắt. Đối với các quy trình như tổng hợp ánh sáng kỹ thuật số, một đoạn cắt vuông 200 µm là đủ; các bộ phận được tạo ra bằng phương pháp lắng đọng nóng chảy cần các vùng lớn hơn (khoảng 3 mm) nhưng lại chịu được độ phân giải thấp hơn, giúp phương pháp này tương thích với các máy ảnh và máy quét sẵn có trên thị trường.

Ứng dụng thực tiễn: Kiểm soát chuỗi cung ứng và chống hàng giả

Ngoài việc phân loại cơ bản, phương pháp này còn cung cấp một công cụ thực tế để giám sát chuỗi cung ứng. Nó có thể xác nhận rằng một nhà thầu đã sử dụng đúng loại máy đã thỏa thuận, phát hiện các thay đổi quy trình không được báo cáo và giúp truy vết các bộ phận bị lỗi hoặc hàng giả mà không cần nhãn mác nhúng hoặc sự hợp tác từ nhà cung cấp.

Nghiên cứu này là một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng AI vào lĩnh vực sản xuất, đặc biệt là in 3D. Khả năng nhận diện “dấu vân tay” độc đáo của từng máy in 3D không chỉ giúp kiểm soát chất lượng sản phẩm mà còn là một công cụ mạnh mẽ để bảo vệ sở hữu trí tuệ và chống lại nạn hàng giả, hàng nhái đang ngày càng phức tạp.