Principais conclusões
- Sua impressora 3D pode eventualmente produzir materiais mais fortes graças aos avanços na pesquisa assistida por IA.
- Pesquisadores do MIT desenvolveram um algoritmo que realiza a maior parte do processo de descoberta de materiais.
- A equipe usou o sistema para melhorar uma nova tinta de impressão 3D que endurece quando exposta à luz ultravioleta.
As impressoras 3D domésticas podem se tornar mais úteis graças aos avanços na inteligência artificial (IA). Pesquisadores estão usando aprendizado de máquina para criar materiais de impressão mais fortes e resistentes, de acordo com um artigo publicado recentemente. Os novos materiais podem ter aplicações que variam de impressão 3D industrial a amadora, como embalagens sob medida para eletrônicos específicos, equipamentos de proteção individual personalizados ou até móveis de design, Keith A. Brown, professor de engenharia da Universidade de Boston que estava entre os pesquisadores que conduziram o estudo. estudo, disse à Lifewire em uma entrevista por e-mail. “Nosso objetivo é aprender a imprimir em 3D componentes mecânicos de alto desempenho”, acrescentou. “Eles podem ter aplicações que variam de impressão 3D industrial a amadora, como embalagens personalizadas para eletrônicos específicos, equipamentos de proteção individual personalizados ou até móveis de design”.
Imprimir qualquer coisa?
No sistema desenvolvido pela equipe de Brown, um algoritmo realiza a maior parte do processo de descoberta para encontrar novos materiais de impressão. “Nossa abordagem é combinar fabricação e testes automatizados com aprendizado de máquina para identificar de forma rápida e eficiente componentes de alto desempenho”, disse Brown. “Em essência, temos um robô autônomo que está estudando esses sistemas mecânicos sob nossa supervisão”. Se você quisesse projetar novos tipos de baterias com maior eficiência e menor custo, você poderia usar um sistema como esse para fazer isso. Um humano seleciona alguns ingredientes, insere detalhes sobre suas composições químicas no algoritmo e define as propriedades mecânicas do novo material. O algoritmo então aumenta ou diminui as quantidades desses componentes e verifica como cada fórmula afeta as propriedades do material antes de chegar à combinação ideal. Os pesquisadores usaram o sistema para melhorar uma nova tinta de impressão 3D que endurece quando exposta à luz ultravioleta, de acordo com o artigo. Eles identificaram seis produtos químicos a serem usados nas formulações e definiram o objetivo do algoritmo de descobrir o material com melhor desempenho em termos de tenacidade, rigidez e resistência. Sem IA, otimizar essas três propriedades seria complicado porque elas podem funcionar com propósitos cruzados. Por exemplo, o material mais forte pode não ser o mais rígido. “A exploração de força bruta pode permitir a exploração de cerca de 100 materiais”, disse Joshua Agar, professor da Lehigh University que usa aprendizado de máquina para descobrir novos materiais, à Lifewire em uma entrevista por e-mail. “A IA e os experimentos automatizados podem permitir que milhões de amostras sejam pesquisadas”. Um químico humano normalmente tentaria maximizar uma propriedade de cada vez, resultando em muitos experimentos e muito desperdício. Mas a IA foi capaz de fazer isso muito mais rápido do que um humano. “O uso de IA na impressão 3D permite [it to perform] centenas de repetições com as características desejadas no mesmo período de tempo de um químico realizando uma ou duas”, disse Alessio Lorusso, CEO da Roboze, uma empresa que usa IA para desenvolver materiais, à Lifewire em uma entrevista por e-mail. Ele não estava envolvido no MIT “Este é obviamente um tempo notável e tecnologia de corte de custos.”
O futuro pode ser impresso
O processo de descoberta de materiais de impressão pode ser ainda mais rápido com mais automação, disse Mike Foshey, professor do MIT e co-autor principal do artigo, em um comunicado à imprensa. Os pesquisadores misturaram e testaram cada amostra manualmente, mas os robôs poderiam operar os sistemas de distribuição e mistura em versões futuras do sistema. Eventualmente, os pesquisadores planejam testar o processo de IA para usos além do desenvolvimento de novas tintas de impressão 3D. “Isso tem amplas aplicações na ciência dos materiais em geral”, disse Foshey. “Por exemplo, se você quiser projetar novos tipos de baterias que tenham maior eficiência e menor custo, você pode usar um sistema como esse para fazer isso. Ou, se você quiser otimizar a pintura de um carro que tenha um bom desempenho e seja ecológico , este sistema também pode fazer isso.” As possibilidades de materiais orientados por IA são “infinitas” uma vez que o algoritmo é desenvolvido e a máquina tem dados suficientes para começar a aplicá-lo com precisão, disse Lorusso. “Acreditamos que é útil encontrar novos materiais porque os desempenhos alcançados hoje pelos superpolímeros e compósitos oferecem a possibilidade de produzir peças de uso final”, acrescentou. “Eles poderiam substituir os metais e criar um modelo de economia circular, onde a matéria-prima continua a se regenerar por meio de reciclagem constante”.
