• بهینه‌سازی فرآیند

مدل‌های یادگیری ماشین (ML)، از جمله ماشین‌های بردار پشتیبان (SVMs) و درخت‌های تصمیم‌گیری، برای تحلیل داده‌های تاریخی ماشین‌کاری استفاده می‌شوند. این مدل‌ها می‌توانند پارامترهای بهینه را پیش‌بینی کرده و الگوهایی را در خصوصیات مواد شناسایی کنند، که بهبود نتایج حکاکی را به همراه دارد. مدل‌های یادگیری عمیق، به‌ویژه CNNs، در پردازش حجم بالای داده‌های تصویری برجسته عمل می‌کنند و بهبود شناسایی نقص‌ها و کنترل کیفیت را در مراحل مختلف فرآیند حکاکی ممکن می‌سازند.

علاوه بر این، تکنیک‌های یادگیری تقویتی امکان بهینه‌سازی مداوم تنظیمات لیزر را از طریق آزمون و خطا فراهم می‌کنند. این رویکرد تطبیقی به‌ویژه برای کاربردهای پیچیده‌ای که روش‌های سنتی ممکن است ناکام بمانند، مؤثر است و به سیستم‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد پارامترها را بر اساس بازخورد عملکرد حکاکی تنظیم کنند. به‌عنوان مثال، اگر ناسازگاری‌هایی در مواد شناسایی شود، هوش مصنوعی می‌تواند اصلاحات لحظه‌ای را از طریق تغییر توان لیزر یا سرعت اسکن اعمال کند و در نتیجه کیفیت محصول را در طول فرآیند حکاکی حفظ کند.