Es geht aber nicht nur um industrielles Polieren. Fausto Romagnani ist Besitzer der Firma Romagnani Stampi, die in Mailand Spritzguss- und Pressformen für die Automobilindustrie herstellt. Er vergleicht SYMPLEXITY mit dem Wettlauf ins All in den sechziger Jahren: ein Programm, das Probleme in der Industrie lösen wird, die es noch gar nicht gibt. SYMPLEXITY zieht geeignete Partner hinzu, um aus dem Programm resultierende Forschungs- oder wirtschaftlich relevante Ergebnisse zu generieren und die daraus hervorgehenden Technologien werden sowohl positiv aufgenommen als auch umgesetzt.
Ein besonders vielversprechendes Werkzeug aus der SYMPLEXITY-Denkfabrik ist die SIR-Zelle. Diese Roboterzelle ist benannt nach dem Konsortialpartner, der sie produziert hat: die Firma Soluzioni Industriali Robotizzate aus dem italienischen Modena. Basierend auf bestehender Technologie mit einer Spindel, einer Werkzeughalterung und weiteren üblicherweise in Fräs- und CNC-Vorrichtungen verwendeten Komponenten, verfügt die SIR-Roboterzelle über hoch entwickelte Funktionen, die von Autodesk PowerMill Robot gesteuert werden.
Ein Großteil der Programmalgorithmen zur Steuerung der Polierroboter von SYMPLEXITY wird durch maschinelles Lernen generiert werden. Eine zentrale Komponente der geplanten Innovationen im Bereich des maschinellen Lernens ist die Oberflächenmesstechnik, bei der ein Roboter die Oberfläche analysiert und die für die vorgesehene Leistung relevanten Werte liefert. Sensorsysteme sammeln Informationen über jede Oberflächenbeschaffenheit und liefern mathematische Werte in Bezug auf Glanz, Defekte, Rauheit usw.
Die Forschung soll aufzeigen, dass wenn die Messtechnik zum Beispiel eine Oberfläche mit ungenügender Qualität identifizieren würde, ein maschinelles Lernsystem basierend auf dem analytischen Modell einen Schritt oder einen Parameter ändern würde. Es könnte die Programmierung auf eine stärkere Abrasionsleistung einstellen und zukünftige Arbeitsabläufe bei ähnlichen Oberflächen mit denselben Ausgangsparametern korrigieren. Nach einer solchen Kurskorrektur würde das System noch bevor es den Arbeitsablauf startet, basierend auf den Anforderungen an das Werkstück, fundierte Entscheidungen über Polierkraft, -winkel, -geschwindigkeit und so weiter treffen. Softwareingenieure bei SYMPLEXITY erwarten, dass CAD‑Dateien zukünftig selbst Hinweise enthalten werden, die ein Roboter für die optimale Bearbeitung eines Werkstücks benötigt.