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Wie ich mit ChatGPT 170.000 Codezeilen in Sekundenschnelle gescannt habe und mir so stundenlange Detektivarbeit erspart habe

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Wie ich mit ChatGPT 170.000 Codezeilen in Sekundenschnelle gescannt habe und mir so stundenlange Detektivarbeit erspart habe

David Gewirtz/ZDNET

In diesem Artikel geht es um den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) als Werkzeug und wie Sie es auf Ihre individuellen, spezifischen Bedürfnisse anwenden können. Dieser Artikel bietet einige interessante Lektionen für alle.

Außerdem: Ich habe seit dem großartigen Debüt von ChatGPT Dutzende KI-Chatbots getestet. Hier sind meine Top-Tipps

Sie werden lernen, dass Sie mit Tools wie ChatGPT komplexe Probleme schnell lösen können, vorausgesetzt, Sie haben die richtigen Leads und ein wenig Skepsis.

Zuerst ein kurzer 3D-Druck-Kaninchenbau

Der Kontext unserer Lektion ist dieses Mal der 3D-Druck. Ein spezieller Test im 3D-Druck heißt Indonesisch: 3DBenchy Überprüfen Sie die Druckerleistung. Dies hilft Benutzern von 3D-Druckern, Geschwindigkeit und Geschwindigkeit zu testen verschiedene DruckqualitätsmessungenBei den meisten Druckern dauert der Druckvorgang mit Benchy ein bis zwei Stunden.

Ich habe gerade einen neuen Drucker getestet, der schneller sein soll als viele andere. Bei diesem Drucker dauerte der Benchy 42 Minuten, während er bei anderen 3D-Druckern im Fab Lab 60 bis 70 Minuten dauerte. Hier liegt jedoch das Problem: Die Testversion des Herstellers des Druckers dauerte 16 Minuten. Das ist ein sehr großer Unterschied.

3D-Drucker werden mit G-Code gesteuert, einem speziell entwickelten Programm namens Slicer, das steuert, wie der Drucker den Druckkopf und die Druckplattform bewegt, heizt und flüssiges Filament zuführt und zurückzieht.

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Der vom Hersteller für den von mir getesteten Drucker bereitgestellte vorgeschnittene G-Code erzeugte Ausdrucke in 16 Minuten. Der G-Code, den ich mit dem Schneideplotter des Unternehmens erstellt habe, erzeugte einen Ausdruck in 42 Minuten. Ich möchte den Grund wissen.

Leider konnte niemand im Support-Team des Unternehmens meine Fragen beantworten. Obwohl ich es viele Male versucht habe, kann ich keine Antwort darauf bekommen, welche Slicer-Einstellungen ich ändern muss, damit der G-Code, den ich mit ihrem Slicer erzeuge, genauso gut funktioniert wie der G-Code, der mit ihrem Slicer generiert wird.

Nach langer Suche im Internet und dem Lesen frustrierender Beiträge von Reddit wurde klar, dass andere Kunden das gleiche Problem hatten. Dies ist eine Maschine, die mehr als die doppelte Leistung erbringen kann, aber keiner von uns kann die gleiche Leistung erfolgreich erbringen.

Kann KI helfen?

Hier kommt ChatGPT ins Spiel. G-Code besteht aus Tausenden von Zeilen, die so aussehen:

G1 X122.473 Y140.422 E4.23368
G1 X122.222 Y140.6 E4.24443
G0 F14400 X122.703 Y140.773
G1 F3600 X122.117 Y141.251 E4.27083
G1 X121.767 Y141.66 E4.28963
G1 X121.415 Y142.139 E4.31039
G1 X121.105 Y142.641 E4.33099

Insgesamt umfassen die beiden Benchy-G-Code-Dateien mehr als 170.000 Codezeilen. Ich meine nicht, dass ich einen Samstagnachmittag damit verbringe, das alles manuell zu sortieren. Aber ich denke, vielleicht kann KI helfen.

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Ich habe einen G-Code, den ich mit Slicer generiert habe. Ich kann auch vom Werk bereitgestellte G-Codes exportieren und speichern. Mit ChatGPT Plus habe ich beide Dateien in AI eingespeist.

Ich habe zunächst bestätigt, dass ChatGPT die Dateien lesen kann. Nachdem ich jede Datei hochgeladen hatte, fragte ich:

Kannst du das lesen?

ChatGPT bestätigte und erklärte: „Ich kann den Inhalt der Datei lesen. Es scheint, dass es sich bei der Datei um eine G-Code-Datei handelt, die normalerweise zur Steuerung von 3D-Druckern verwendet wird.“ Das ist ein guter erster Schritt.

Um sicherzustellen, dass wir uns darüber im Klaren sind, um welche Dateien es sich handelt, habe ich ChatGPT einige Bezeichnungen für die Dateien gegeben:

Nennen wir die erste hochgeladene Datei einen „normalen Druck“ und die zweite hochgeladene Datei einen „Schnelldruck“. Okay?

AI stimmte zu, dann sagte ich ihm:

Erklären Sie die Unterschiede zwischen diesen Dateien.

Abgesehen davon, dass ich eine der Dateien „Quickprint“ nannte, gab ich ChatGPT keinen Hinweis darauf, wonach ich suchte. Dennoch stellte der Bot fest, dass ein Druck eine höhere Druckgeschwindigkeit aufwies, obwohl die Temperatureinstellungen gleich waren.

Dann fragte ich AI:

Warum ist „Fast Print“ so viel schneller?

An diesem Punkt fing ChatGPT an, mich zu nerven. Anstatt mir die Details des von mir bereitgestellten Codes zu nennen, spekulierte er nur. Die KI verwendet Ausdrücke, die „wahrscheinlich“, „möglicherweise“ und „könnte“ enthalten, um zu erklären, warum das Drucken schneller ist.

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Allerdings hatte ich ihm eine G-Code-Datei gegeben, die genau erklärte, was der Drucker tat, also wollte ich eine genaue Antwort darauf, was der Drucker tat. Wie so oft bei ChatGPT ähnelte das Gespräch einem Gespräch mit einem brillanten Doktoranden, der etwas stur und unkooperativ war.

Warum der richtige Befehl einen großen Unterschied macht

Endlich habe ich diese Frage gefunden, die eine praktikable Antwort lieferte:

Der in beiden Dateien bereitgestellte G-Code ist das Einzige, was bei diesem Druck unterschiedlich ist. Welche Fräsereinstellungen werden sich unterscheiden, wenn man nur den bereitgestellten G-Code zum Vergleich heranzieht? Spekulieren Sie nicht über andere mögliche Einstellungen. Basieren Sie Ihre Analyse ausschließlich auf dem bereitgestellten Code.

ChatGPT identifiziert drei Hauptfaktoren:

  • Regulär gedruckte G-Codes geben Vorschubgeschwindigkeiten an, die typischerweise zwischen 2400 mm/min und 3400 mm/min liegen. Schnelldruck-G-Codes weisen viel höhere Vorschubgeschwindigkeiten auf, wobei einige Aufträge bis zu 14400 mm/min erreichen. Diese Rate stellt eine deutliche Geschwindigkeitssteigerung dar, die direkt zu kürzeren Druckzeiten beiträgt.
  • Im Vergleich zu einer Schichthöhe von 0,2 mm für eine typische Form wird die Schichthöhe beim Schnellformsatz auf 0,25 mm eingestellt, wodurch die Anzahl der Schichten reduziert wird, die zur Fertigstellung einer Form erforderlich sind.
  • Der Schnelldruck-G-Code umfasst viel aggressivere Beschleunigungseinstellungen, die es dem Drucker ermöglichen, schneller höhere Geschwindigkeiten zu erreichen und diese beizubehalten, was zu einem schnelleren Drucken beiträgt.

Die Ergebnisse waren interessant. Ich würde jedoch gerne wissen, ob das Unternehmen den G-Code manuell optimiert oder direkt im Slicer generiert. Also habe ich ChatGPT gefragt:

Können Sie feststellen, ob der Schnelldruck manuell codiert oder per Slicer erstellt wurde? Suchen Sie möglicherweise nach inkonsistenten Befehlen oder nicht standardmäßigen Kommentaren.

AI antwortete mit drei interessanten Überlegungen:

  • Variationen in G-Code-Befehlen wie Änderungen der Vorschubgeschwindigkeit, Wechsel zwischen verschiedenen Bewegungsbefehlen und Änderungen anderer Parameter sind charakteristisch für den vom Slicer generierten Code. Diese Änderung soll den Druckprozess optimieren und mit dem Slicer-Verhalten konsistent sein.
  • Wenn der G-Code manuell codiert würde, würden wir unregelmäßigere und unvorhersehbarere Muster sehen, aber diese Übergänge folgen einer logischen Reihenfolge, die typisch für den Slicer-Optimierungsprozess ist.
  • Das Vorhandensein dieser Befehle weist daher nicht auf eine manuelle Codierung hin; Vielmehr stützt es die Schlussfolgerung, dass dieser G-Code vom Schneidwerkzeug generiert wird.

Diese Ergebnisse zeigen mir, dass Benutzer möglicherweise ihre Slicer-Einstellungen ändern können, um eine ähnliche Leistung zu erzielen.

Was haben wir gelernt?

Wir haben erfahren, dass ChatGPT G-Code versteht. Das ist nicht verwunderlich, da wir bei meinen ersten Tests herausgefunden haben, dass ChatGPT selbst die dunkelsten Programmiersprachen ziemlich gut beherrscht.

Wir haben auch erfahren, dass ChatGPT mehr als 170.000 Zeilen Maschinenanweisungen durchsuchen und vergleichen und in Sekundenschnelle zu umsetzbaren Schlussfolgerungen gelangen kann.

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Schließlich wissen wir, dass wir KI wie ChatGPT nutzen können, um komplexe Probleme aus mehreren Blickwinkeln zu untersuchen. ChatGPT erklärt nicht nur den enormen Geschwindigkeitsunterschied zwischen den beiden Dateien, sondern kann auch überprüfen, ob die werkseitig bereitgestellte Datei manuell geändert wurde oder nicht.

Fazit: Akzeptieren Sie das, was die KI sagt, nicht als absolute Wahrheit. Treffen Sie keine kritischen Entscheidungen auf der Grundlage der Antwort. Und denken Sie daran, dass Sie manchmal mit der KI verhandeln müssen, bevor sie bereit ist, Ihnen hilfreiche Antworten zu geben.

Dieser Test war ein weiterer Fall, bei dem ich mich an KI wenden und innerhalb weniger Minuten die Antwort auf meine spezifische Frage finden konnte, ohne programmieren zu müssen.

Wenn Sie eine Frage haben, die viel Text oder eine numerische Analyse erfordert, sollten Sie erwägen, sie über ChatGPT oder eine der anderen KIs auszuführen. Sie werden wahrscheinlich innerhalb weniger Minuten eine nützliche Antwort erhalten.

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Das Schreiben eines Artikels zu diesem Thema dauerte mehrere Stunden. Der eigentliche Analysevorgang dauerte von Anfang bis Ende weniger als 10 Minuten. Das ist eine unglaubliche Produktivität.


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