System MachinaCheck skraca analizę wykonalności CNC z godzin do 30 sekund, działając lokalnie na AMD MI300X bez ryzyka utraty poufnych danych.
Źródło zdjęcia: huggingface.co

Badanie pokazuje, że modele AI zdolne do rozumowania wykazują rosnące uprzedzenia pozycyjne proporcjonalnie do długości trajektorii myślenia.

Mieszkańcy Maryland będą musieli zapłacić 2 mld dolarów za modernizację sieci energetycznej obsługującej centra danych AI zlokalizowane w innych stanach.
System MachinaCheck automatyzuje analizę wykonalności części CNC dzięki technologii AMD MI300X i sztucznej inteligencji. Rozwiązanie, stworzone podczas hackathonu AMD Developer, eliminuje czasochłonny proces ręcznej oceny projektów w warsztatach CNC, redukując go z 30–60 minut do zaledwie 30 sekund. Szczegóły projektu dostępne są w oficjalnym artykule na Hugging Face.
Małe warsztaty CNC stoją przed powtarzającym się problemem oceny wykonalności części. Proces tradycyjny wymaga wydruku rysunku, ręcznego odczytania każdego wymiaru, sprawdzenia dostępności narzędzi w warsztacie oraz oszacowania możliwości utrzymania wymaganych tolerancji. Dla warsztatów otrzymujących 10–20 zapytań ofertowych tygodniowo oznacza to 5–20 godzin pracy wykwalifikowanego menedżera.
Błędy w ocenie prowadzą do poważnych konsekwencji: warsztaty przyjmują zlecenia, rozpoczynają produkcję i w połowie procesu odkrywają brak odpowiednich narzędzi lub niemożność zachowania krytycznych tolerancji. Rezultat to zmarnowany czas maszynowy, niezadowolony klient i straty finansowe.
System MachinaCheck wykorzystuje pięcioskładnikową architekturę zbudowaną z LangChain i orkiestrowaną przez FastAPI. Pierwszy komponent to parser plików STEP napisany w czystym Pythonie, wykorzystujący bibliotekę cadquery opartą na OpenCASCADE. Zapewnia matematycznie dokładną ekstrakcję cech geometrycznych: wszystkich cylindrycznych otworów z średnicą i głębokością, płaskich powierzchni z ich obszarami, fazek i zaokrągleń oraz wymiarów gabarytu.
Agent 1 klasyfikuje operacje CNC, otrzymując wyekstraktowaną geometrię wraz z danymi użytkownika – materiałem, tolerancją i specyfikacjami gwintów. Qwen 2.5 7B aplikuje wiedzę produkcyjną: stal 304 wymaga narzędzi z węglika spiekanego, cylindryczny otwór potrzebuje wiertła, a tolerancja ±0.005mm wymaga precyzyjnej obrabiarki.
Agent 2 to matcher narzędzi działający bez LLM – wykonuje deterministyczne zapytania do bazy danych inwentarza warsztatu. Agent 3 podejmuje decyzję o wykonalności, analizując wyniki dopasowania i generując ustrukturyzowaną odpowiedź z decyzją, poziomem pewności, uzasadnieniem i listą działań. Ostatni agent syntetyzuje wszystko w profesjonalny raport wykonalności.
Wybór AMD MI300X nie jest tylko decyzją techniczną – to wymóg biznesowy. Klienci produkcyjni podpisują umowy o zachowaniu poufności, a ich pliki STEP zawierają zastrzeżoną geometrię reprezentującą lata prac inżynierskich i miliony dolarów nakładów na badania i rozwój. Wysyłanie takich danych do OpenAI, Anthropic czy innych komercyjnych API stanowi naruszenie poufności.
AMD Instinct MI300X z 192GB pamięci HBM3 VRAM i przepustowością 5.3 TB/s umożliwia uruchomienie Qwen 2.5 7B Instruct całkowicie lokalnie. Żadne dane nie opuszczają infrastruktury warsztatu, a własność intelektualna klienta pozostaje bezpieczna. Przy wykorzystaniu połowy dostępnej pamięci GPU średni czas odpowiedzi wynosi poniżej 3 sekund.
MachinaCheck reprezentuje praktyczne zastosowanie AI w produkcji, gdzie bezpieczeństwo danych i szybkość analizy są równie ważne jak dokładność wyników.