Inginerii din cadrul Universității Californiei de Sud (USC) au dezvoltat inteligența artificială, care poate face orice imprimantă 3D să funcționeze în parametrii preciși și optimi.
Printarea 3D este, deja, folosită în producerea bicicletelor electrice, batoanelor de ciocolată sau a pielii umane. Un nou algoritm de inteligență artificială poate regla imprimantele, astfel încât acestea să lucreze cu o precizie mai ridicată. Acesta este capabil să mărească precizia imprimantei cu 50%, făcând o diferență mare pentru industriile în care precizia ridicată este importantă. Quing Huang, profesor asociat al industriei și sistemelor industriale din cadrul Universității Californiei de Sud, a ajutat la crearea unei astfel de imprimante.
Imprimantele 3D industriale și sistemele de fabricație aditivă folosesc materiale costisitoare. Pentru a nu irosi materialul, este nevoie de imprimante cât mai precise. Spre exemplu, materialele necesare printării unei singure componente de avion pot costa sute de dolari. Unele imprimante au nevoie de la șapte până la zece încercări pentru a produce o piesă cu dimensiuni cât mai precise.
Programul echipei de cercetători a lui Huang, PrintFixer, are nevoie de o anumită imprimantă, care să producă de la cinci până la zece modele în timpul setării inițiale. Modele produse sunt scanate 3D cu lasere, iar apoi sunt comparate cu fișierele de proiectare asistată de calculator (CAD), care le generează. În urma acestora, algoritmul dezvoltă un model de rețea neurală al erorilor imprimantei.
Apoi, când imprimanta este folosită, PrintFixer recunoaște colțurile și curbele care trebuie să fie deformate, pentru a realiza un obiect cu dimensiuni corecte.
Huang spune că echipa lui a dezvoltat un nou tip de algoritm al învățării automate, pentru a îmbunătății programul PrintFixer.
„Pentru sistemele de fabricație aditivă este nevoie să știi care este precizia, dar pentru procesarea imaginii este nevoie să îi știi clasificarea. Vrei să știi dacă este o pisică sau un câine în posturi diferite. Acuratețea formei nu este principala îngrijorare”, spune Huang.
Fiecare strat printat este precum o porțiune a ariei de sub curba unei funcții matematice. Privind fișierul CAD, ei știu cum arată cel de-al 34-lea strat. Algoritmul parcurge o operație matematică numită convoluție, care compară secțiunile mici ale obiectului analizat cu reprezentarea ideală a fișierului CAD.
Adăugând aceste operațiuni peste multe alte probe scanate, rețeaua neurală începe să „învețe” erorile imprimantei, care creează acele obiecte. Astfel, la următoarea execuție, PrintFixer poate rezolva erorile și poate reda particularitățile obiectului.
Huang spune că echipa lui a lucrat cu producătorii de motoare de avioane Honeywell Aerospace și cu cei din cadrul companiei americane multinaționale de tehnologie a informației, Hewlett Packard Enterprise, pentru a perfecționa algoritmul. Programul PrintFixer nu a fost lansat public, dar Huang speră să fie disponibil pe piață în 3 ani.
Printre complicațiile, care trebuie rezolvate, se numără diferitele tipuri de erori, care apar la imprimarea 3D. Unele se referă, pur și simplu, la forma geometrică a obiectului. De exemplu, o porțiune a unui obiect ar trebui să fie un cerc perfect, dar este alungit într-o anumită direcție. PrintFixer este proiectat să rezolve aceste probleme.
Cu toate acestea, alte erori provin din procese, precum delaminarea, în care stratul precedent se lipește de noul strat. Așadar, sandviciul este format din straturi lipicioase distorsionate, în moduri în care rețeaua neurală a algoritmului PrintFixer nu este, încă, în măsură să le rezolve.
Huang spune că vrea să dezvolte PrintFixer cu ajutorul utilizatorilor care sunt dispuși să își dedice o parte din resursele proprii proiectului, echipa sa nefiind suficient de mare pentru a oferi asistență clienților, așa cum ar fi necesar pentru o companie de software comercială. El consideră că industria aerospațială, dar și cea dentară, ar fi interesate de programul PrintFixer.
Modele printate 3D ale dinților pacienților prezintă puncte roșii, care sunt selectate automat pentru a asigura o printare precisă a formei complexe.
„Atunci când printezi acele produse dentare 3D, vrei să studiezi ce ai printat și să te asiguri că următoarea printare va fi foarte precisă. Astfel, poți câștiga timp, poți reduce numărul vizitelor pacienților, precum și costul acestor operațiuni”, spune Huang. Acesta susține, în continuare, că ar putea exista mai multe aplicații pentru rețeaua neurală a PrintFixer-ului, studenții săi fiind interesați de acest subiect. Chiar el are câteva idei, spunând că ,,despre asta este vorba, de fapt, în cercetare”.
