Я рискнул и доверил нейросети расчёт режимов резания. Результат!

В этом эксперименте я, Андрей с канала "Весёлый инженер", проверил, может ли обычная нейросеть стать интеллектуальным помощником для токаря в такой сложной области, как расчет режимов резания токарных. Основная технология обработки и задача — рассчитать точные режимы резания (скорость, подачу, глубину) для обработки металлов на токарном станке, разделив процесс на черновую обработку и чистовую обработку. Что было сделано: "Обучение" нейросети: Сначала я загрузил в неё цифровой аналог справочника технолога — методическое пособие по расчету режимов резания. Это нужно, чтобы ИИ понимал ключевые формулы резания, принципы подбора режимов и факторы, влияющие на стойкость инструмента. Постановка задачи: Затем я дал нейросети чертёж детали и попросил выполнить подробный расчет режимов резания с формулами, разделив его по технологическим переходам. По сути, это был тест на способность к оптимизации резания в рамках классической металлообработки. Анализ процесса: Нейросеть не просто выдала ответ — она подробно показала ход своих "мыслей", выполнив множество предварительных вычислений для точения, что критически важно для проверки логики выбора режимов. Результат: ИИ успешно справился с комплексной задачей механообработки: Подобрал материал (условно). Рассчитал глубину резания, подачу, скорость резания, частоту вращения шпинделя. Проверил режимы по мощности станка, что актуально как для ручных станков, так и для ЧПУ. Оценил время выполнения операции (нормирование) и даже дал...