A impressão 3D abriu as portas para um novo universo de criações, tanto em escala doméstica quanto industrial. Para promover o desenvolvimento desta tecnologia, pesquisadores testam novos materiais com diferentes propriedades físicas e mecânicasNo entanto, esta é uma tarefa árdua e cara.
Como nem todos os materiais podem ser impressos sob os mesmos parâmetros, os especialistas geralmente recorrem à tentativa e erro. Como você pode imaginar, isso consiste em fazer milhares de impressões em busca dos parâmetros ideais para que esse novo material passe nos testes e cumpra sua função.
Agora, uma equipe de pesquisa do MIT diz que a inteligência artificial pode ajudar a melhorar esse procedimento. Os benefícios consistem basicamente em evite a necessidade de fazer milhares de impressões de teste e, consequentemente, reduzir os custos de pesquisa de novos materiais de impressão 3D, o que poderia levar a projetos até então impossíveis.
Em um estudo publicado no arquivo online arXiv, os pesquisadores explicam que é possível treinar um modelo de aprendizado de máquina para monitorar e ajustar dinamicamente o processo de impressão 3D. Assim, os parâmetros são calculados em tempo real, obtendo uma versão impressa final muito mais precisa.
Melhorando a impressão 3D com IA
Para dar forma a essa proposta, os pesquisadores começaram desenvolvendo um sistema de visão artificial com câmeras direcionadas ao bico da impressora 3D. À medida que a impressora começa a fazer seu trabalho, o sistema mede a espessura do material com base na quantidade de luz que passa de um lado para o outro.
Paralelamente, usaram o aprendizado por reforço para treinar um modelo de inteligência artificial por meio do processo de tentativa e erro, como o que costuma ser feito ao testar novos materiais, mas claro, tudo isso acontecendo em um ambiente de simulação sem a necessidade de gastar uma enorme quantidade de materiais.
À medida que o modelo fazia mais impressões simuladas, ele aprendia e se atualizava para fazer uma impressão cada vez mais precisa. O próximo passo, mais ou menos, era deixar a impressora 3D a cargo do modelo, que recebeu dados em tempo real graças ao sistema de visão artificial mencionado acima.
Os pesquisadores dizem que, quando testaram esse sistema, as impressões foram mais precisas do que qualquer outro método. “Ele teve um desempenho especialmente bom na impressão de preenchimento, que é imprimir o interior de um objeto”, observam. Ou seja, o sistema foi capaz de calcular a quantidade exata de material a ser utilizado e se corrigir durante o processo.
No entanto, eles garantem que esta solução tainda não está pronto para ser usado no mundo real, onde os cenários de impressão 3D não são bem organizados como em um laboratório. Agora, os pesquisadores estão trabalhando para adicionar “ruído” ao processo para fornecer resultados mais realistas.
Mas a aplicação desse tipo de solução ainda precisa ser testada em impressões multicamadas complexas ou em vários materiais sendo impressos ao mesmo tempo. De qualquer forma, o avanço parece promissor e os pesquisadores garantem que a eficácia dessa técnica foi demonstrada, embora, certamente, deva continuar evoluindo.
Em Xataka | Por que construir uma casa quando você pode imprimi-la em 3D: nos Estados Unidos elas já começam a ser vendidas
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Como nem todos os materiais podem ser impressos sob os mesmos parâmetros, os especialistas geralmente recorrem à tentativa e erro. Como você pode imaginar, isso consiste em fazer milhares de impressões em busca dos parâmetros ideais para que esse novo material passe nos testes e cumpra sua função.
Agora, uma equipe de pesquisa do MIT diz que a inteligência artificial pode ajudar a melhorar esse procedimento. Os benefícios consistem basicamente em evite a necessidade de fazer milhares de impressões de teste e, consequentemente, reduzir os custos de pesquisa de novos materiais de impressão 3D, o que poderia levar a projetos até então impossíveis.
Em um estudo publicado no arquivo online arXiv, os pesquisadores explicam que é possível treinar um modelo de aprendizado de máquina para monitorar e ajustar dinamicamente o processo de impressão 3D. Assim, os parâmetros são calculados em tempo real, obtendo uma versão impressa final muito mais precisa.
Melhorando a impressão 3D com IA
Para dar forma a essa proposta, os pesquisadores começaram desenvolvendo um sistema de visão artificial com câmeras direcionadas ao bico da impressora 3D. À medida que a impressora começa a fazer seu trabalho, o sistema mede a espessura do material com base na quantidade de luz que passa de um lado para o outro.
Paralelamente, usaram o aprendizado por reforço para treinar um modelo de inteligência artificial por meio do processo de tentativa e erro, como o que costuma ser feito ao testar novos materiais, mas claro, tudo isso acontecendo em um ambiente de simulação sem a necessidade de gastar uma enorme quantidade de materiais.
À medida que o modelo fazia mais impressões simuladas, ele aprendia e se atualizava para fazer uma impressão cada vez mais precisa. O próximo passo, mais ou menos, era deixar a impressora 3D a cargo do modelo, que recebeu dados em tempo real graças ao sistema de visão artificial mencionado acima.
Os pesquisadores dizem que, quando testaram esse sistema, as impressões foram mais precisas do que qualquer outro método. “Ele teve um desempenho especialmente bom na impressão de preenchimento, que é imprimir o interior de um objeto”, observam. Ou seja, o sistema foi capaz de calcular a quantidade exata de material a ser utilizado e se corrigir durante o processo.
No entanto, eles garantem que esta solução tainda não está pronto para ser usado no mundo real, onde os cenários de impressão 3D não são bem organizados como em um laboratório. Agora, os pesquisadores estão trabalhando para adicionar “ruído” ao processo para fornecer resultados mais realistas.
Mas a aplicação desse tipo de solução ainda precisa ser testada em impressões multicamadas complexas ou em vários materiais sendo impressos ao mesmo tempo. De qualquer forma, o avanço parece promissor e os pesquisadores garantem que a eficácia dessa técnica foi demonstrada, embora, certamente, deva continuar evoluindo.
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