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Programación de robots de fabricación con IA imperfecta: LLM como expertos en ajuste para la selección de configuración de impresión FDM

arXiv:2603.22118v2 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Utilizamos la impresión 3D de modelado por deposición fundida (FDM) como un estudio de caso de cómo los robots de fabricación pueden usar IA imperfecta. En FDM, la configuración de impresión afecta fuertemente la salida

La noticia

arXiv:2603.22118v2 Announce Type: replace Abstract: We use fused deposition modeling (FDM) 3D printing as a case study of how manufacturing robots can use imperfect AI. In FDM, print configuration strongly affects output quality. Yet, novice users typically rely on default configurations, trial-and-error, or direct recommendations from generic AI models (e.g., ChatGPT). These strategies can produce complete prints, but they do not reliably meet specific objectives. We present a modular approach that treats an LLM as a source of tuning expertise. We embed this source of expertise within a Bayesian optimization loop. An approximate evaluator scores each candidate print configuration and returns structured diagnostics, which the LLM uses to propose natural-language