Pesquisadores da Washington State University usaram inteligência artificial para identificar uma maneira mais rápida e econômica de imprimir em 3D uma liga metálica de alto desempenho, evitando a necessidade de testar manualmente mais de 100 milhões de configurações de impressão possíveis.
O progresso poderá eventualmente tornar a liga, que é amplamente utilizada em aplicações aeroespaciais e também pode ser usada em outras indústrias, imprimível em equipamentos comerciais mais comuns. A estratégia de IA desenvolvida pela equipe também pode ser útil para outros problemas científicos que envolvam um grande número de experimentos potenciais, incluindo a descoberta de medicamentos.
Pesquisadores da Escola de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação e da Escola de Engenharia Mecânica e de Materiais da WSU publicaram o trabalho Anais da Conferência AAAI sobre Inteligência Artificial. O projeto também recebeu o prêmio Innovative Deployed Applications na conferência anual da organização.
“Noventa por cento das impressoras comerciais não podem imprimir esta liga de metal, então, vendo que fomos capazes de encontrar esses parâmetros de processo viáveis, isso nos permite usar essas impressoras comerciais, e estamos essencialmente democratizando a impressão desta liga, “disse Jan Doppa, professor titular de ciência da computação da Hui-Rogers e professor ilustre de engenharia da Berry, que liderou a pesquisa.
Liga da NASA construída para calor extremo
O material, GRCOP-42, é uma liga composta por cobre, cromo e nióbio. A NASA o desenvolveu para ambientes exigentes onde a resistência ao calor e a transferência eficiente de calor são essenciais.
Como o GRCop-42 possui alta condutividade térmica, mantendo sua resistência em temperaturas extremas, ele é usado em sistemas aeroespaciais, incluindo câmaras de combustão de motores de foguetes líquidos. No entanto, apesar de suas propriedades desejáveis e amplo potencial, a liga é difícil e cara para impressão 3D porque o processo normalmente requer potência e energia do laser substanciais.
Tentativas anteriores de imprimir GRCOP-42 usando a potência mais baixa disponível em máquinas comerciais mais comuns não tiveram sucesso. Também é impraticável testar possíveis configurações de impressão uma por uma. Cada esforço consome materiais caros, requer equipamento especializado e requer um esforço humano considerável. Uma única impressão pode custar centenas de dólares e uma análise completa da amostra finalizada pode levar vários dias.
“Às vezes eles imprimiam uma determinada configuração e o produto simplesmente derretia”, disse Azza Fadel, primeira autora do artigo e estudante de doutorado em ciência da computação. “Realmente não era possível imprimir, e mesmo com tempo e dinheiro, eles não seriam capazes de experimentar todas as 100 milhões de opções. O que estávamos fazendo em nossa colaboração é aplicar IA para que pudéssemos selecionar candidatos com eficiência neste grande espaço de pesquisa.”
IA encontra mais de 100 milhões de possibilidades
Os pesquisadores começaram com dados de 37 configurações de impressão que já haviam falhado em experimentos anteriores realizados na Escola de Engenharia Mecânica e de Materiais.
Usando esses resultados, ele desenvolveu um método que poderia prever a probabilidade de uma combinação de configurações não testada produzir uma impressão bem-sucedida. O modelo de IA então recomendou pequenos grupos de novas configurações para teste.
A sua seleção equilibrou duas prioridades. Alguns experimentos focaram em configurações que pareciam particularmente promissoras, enquanto outros exploraram certas partes do espaço de busca que poderiam fornecer novas informações e melhorar o modelo.
Nathaniel Zuckschwardt, Susmita Bose e Amit Bandyopadhyay da Escola de Engenharia Mecânica e de Materiais trabalharam com a equipe para imprimir o GRCOP-42 usando a configuração escolhida pela IA e depois avaliar as amostras acabadas. Aryan Deshwal, da Universidade de Minnesota, também contribuiu para o projeto.
“Eles me devolviam os resultados e eu gostava de todos eles – mesmo que falhassem – porque cada resultado melhorava nossos modelos de IA”, disse Fadhel.
Baixa potência pode estender o alcance
A impressão bem-sucedida de ligas com baixa potência do laser pode ter diversas vantagens. Isso pode reduzir o consumo de energia, reduzir o desgaste do equipamento de impressão e reduzir os custos associados ao processamento de amostras após a impressão.
Isto também pode disponibilizar o GRCOP-42 para universidades, pequenos laboratórios e empresas que não têm acesso a sistemas especializados de impressão de alta potência.
A dificuldade era que os pesquisadores já sabiam que configurações bem-sucedidas seriam extremamente raras entre mais de 100 milhões de configurações possíveis.
“Esta é uma questão muito desafiadora para a IA”, disse Doppa. “Cada vez que você faz uma tentativa, você basicamente recebe um sinal binário de sucesso ou falha e está tentando reduzir o número de tentativas para poder chegar a essas agulhas de sucesso muito rapidamente.”
Apesar desses obstáculos, a equipe encontrou seis configurações bem-sucedidas em diferentes níveis de potência do laser durante três meses de trabalho, limitando o projeto a apenas 40 experimentos. Pela primeira vez, eles imprimiram com sucesso o GRCOP-42 usando 500 watts de potência do laser.
Uma ferramenta abrangente para descoberta científica
Os pesquisadores dizem que a mesma abordagem orientada por IA pode ser adaptada para identificar condições práticas de processamento para outras ligas metálicas e sistemas de fabricação aditiva.
De forma mais ampla, este método pode ajudar os cientistas a lidar com problemas em que resultados bem-sucedidos são incomuns, o número de experimentos possíveis é muito alto e testar todas as alternativas seria extremamente caro. Os pesquisadores analisam aplicações potenciais além da fabricação, incluindo outras áreas de descoberta científica onde cada experimento tem custos materiais, financeiros ou de tempo significativos.
“Sempre há incerteza quando você implanta algo que envolve pessoas reais, materiais e custos físicos”, disse Doppa. “Não sabíamos se teríamos sucesso ou não, e esse risco está sempre presente. Há riscos reais envolvidos. Fiquei muito surpreso por termos conseguido fazê-lo tão bem.”
