أطلقت AIMPLAS مشروع POLY-ML الذي يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي لتوقع خصائص المواد البلاستيكية بناءً على تركيبتها وظروف معالجتها. يهدف المشروع لتحسين عمليات البحث والتطوير في مجال البلاستيك، من خلال تقليل وقت التطوير، تقليل الأخطاء في الصياغات، وزيادة الكفاءة التشغيلية. كما يسهم POLY-ML في دعم الاستدامة البيئية، السلامة المهنية، وتعزيز القدرة التنافسية للصناعات البلاستيكية، مع التركيز على سهولة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بدون الحاجة لخبرة برمجية.

جدول المحتويات

مقدمة في مشروع POLY-ML 🔧

في ظل التوجهات الحديثة نحو رقمنة الصناعة وتحسين طرق تطوير المواد، يُعد مشروع POLY-ML خطوة نوعية في مجال الهندسة الميكانيكية، لا سيما في قطاع المواد البلاستيكية. يتحكم المشروع بمعالجة ضخمة للبيانات الناجمة عن تركيب المواد البلاستيكية وعمليات تصنيعها، مستفيدًا من خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة لتقديم نماذج تنبؤية تقيس الخصائص الميكانيكية، الحرارية، والفيزيائية لهذه المواد قبل إنتاجها فعليًا.

تم تصميم هذه النماذج لتعزيز قرارات التصميم في مراحل مبكرة، مما يقلل الحاجة إلى التجارب المعملية المكلفة زمنياً ومادياً. بذلك، يتجه المشروع نحو تقليص الهدر وتحسين كفاءة البحث والتطوير، وهو هدف يتماشى مع طموحات الصناعة الحديثة.

خلاصة تقنية: دمج الذكاء الاصطناعي في تصميم المواد البلاستيكية يقلل التجارب المعملية ويزيد من سرعة الابتكار.

التقنيات المشاركة ودور الشركاء 🏭

يقوم مشروع POLY-ML بتنفيذ تعاون تكاملي بين عدة كيانات فنية وزراعية:

AIMPLAS: مركز تكنولوجيا البلاستيك الذي يقود المشروع ويقدّم الخبرة البحثية لتطوير نماذج التنبؤ.
Tyris AI: المختصة في تطبيق الذكاء الاصطناعي في القطاع الصناعي، توفر القدرات التقنية والمعرفية لبناء نماذج ذكاء اصطناعي فعالة.
FAPERIN: شركة معالجة البلاستيك، تركز على صب مادة البولي بروبيلين للاستخدامات الصناعية وخاصة في قطاع السيارات، وتساهم ببيانات خطوط الإنتاج لتدريب النماذج وتحليلها.

يُميز المشروع إمكانية إنشاء نماذج حاسوبية حتى من دون خبرة برمجية، مما يسرع في تبني الأتمتة الميكانيكية والتقنيات الرقمية داخل القطاع البلاستيكي.

هذا النهج يعزز بشكل مباشر من كفاءة تصميم المواد ويُسرّع من دورة المنتج الصناعية، ما ينعكس إيجابًا على جودة المنتج النهائي وكفاءة موارد المصنع.

نقطة ميكانيكية مهمة: تسهيل استخدام الذكاء الاصطناعي دون الحاجة لخبرة برمجية يفتح المجال أمام الشركات الصغيرة والمتوسطة للرقمنة الصناعية.

التأثير على الاستدامة والصحة المهنية 🔥

يحقق مشروع POLY-ML فوائد متعدّدة على الأصعدة البيئية والصحية:

الاستدامة: بتقليل عمليات التجريب المعملية، ينخفض إنتاج النفايات الكيميائية وتقليل استهلاك المذيبات والمواد المضافة، ما يدعم صناعة أكثر صداقة للبيئة.
الصحة المهنية: يقلل المشروع تعرض العاملين للمواد الكيميائية الخطرة، كما يحد من مخاطر التجارب المخبرية، ما يرفع من مستوى السلامة في بيئة العمل.

بهذا الأسلوب، يدمج POLY-ML بين التطوير الصناعي والاعتبارات البيئية والاجتماعية، مواكبًا توجهات أنظمة الطاقة الحرارية والموائع والصناعات الحديثة.

لماذا هذا مهم صناعيًا؟ الابتكار التقني يجب أن يُوازن بين الأداء والكفاءة والسلامة ومسؤولية البيئة.

دور المشروع في تعزيز الاقتصاد الإقليمي والتنافسية 🚗

انطلاقًا من الدعم المالي والتقني لمؤسسات مثل IVACE+i وصندوق ERDF، يساهم مشروع POLY-ML في تحفيز النمو الاقتصادي محليًا:

تعزيز القدرة التنافسية للقطاع البلاستيكي في منطقة فالنسيا من خلال استعمال تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة.
تشجيع خلق وظائف فنية وتقنية متخصصة في مجال تصميم وتصنيع المواد البلاستيكية.
تحقيق الاستقلالية التكنولوجية في تطوير المواد الحديثة.

يُعد المشروع جزءًا من استراتيجية RIS3-CV التي تدعم التحديث الصناعي، الرقمنة، ودعم الاقتصاد الدائري، بالإضافة إلى التعاون بين الجهات الصناعية والبحثية.

ما الذي تغيّر هنا؟ دعم المشاريع الرقمية يزيد من مرونة الصناعة ويضمن جاهزيتها لمستقبل أكثر تطورًا وأمانًا.

خاتمة: نحو صناعة بلاستيكية أكثر ذكاءً وكفاءة ⚙️

بفضل مشروع POLY-ML، تنفتح آفاق جديدة لتصميم المواد البلاستيكية تعتمد على البيانات والتحليل الذكي بدلًا من التجارب التقليدية المكلفة. هذه الثورة الرقمية تدفع القطاع الصناعي نحو:

تحسين دقة التوقعات للخصائص الميكانيكية والحرارية والفيزيائية.
تسريع عمليات التطوير والتصنيع.
تقليل الأثر البيئي وتحسين ظروف العمل.

تمثل هذه التوجهات نموذجًا عمليًا للدمج بين الذكاء الاصطناعي والهندسة الميكانيكية، مما يمكّن المصممين والمهندسين من تطوير حلول متقدمة تلبي احتياجات الصناعات الحديثة.