Algoritmos de aprendizado automático da IA aumentam a velocidade e eficiência da impressão 3D – Equipe da Washington State University lidera avanços na impressão de modelos biomédicos
Pesquisadores da Escola de Engenharia Mecânica e de Materiais da Washington State University (WSU) desenvolveram uma técnica de inteligência artificial denominada Otimização Bayesiana para otimizar as configurações de impressão 3D. A equipe buscava criar modelos de órgãos humanos realistas e precisou analisar diversas variáveis para atingir o resultado ideal, um processo que normalmente é caro e demorado.
A busca incluiu a seleção de materiais adequados, ajustes da impressora 3D e calibração da pressão do bico. “Com tantas combinações possíveis, o desafio é enorme, e cada experimento consome recursos e dinheiro”, explica a Professora Associada de Ciência da Computação Jana Doppa da WSU, em entrevista à Tecnologia Xplore.
Para otimizar o tempo, esforço e recursos, a equipe da WSU, liderada pelo assistente de professor Kaiyan Qui e a professora Doppa, treinou um algoritmo de IA que ajusta o processo de impressão 3D. A IA se concentrou em três aspectos: precisão geométrica dos modelos, densidade e tempo de impressão. Ao equilibrar esses elementos, conseguiram imprimir modelos que se assemelham a órgãos humanos reais em termos de textura e aparência, mantendo os tempos de produção curtos. A precisão na representação de partes como veias e artérias e a densidade adequada resultaram em modelos que imitam o tecido real.
Eric Chen, um estudante visitante trabalhando com Qui, relata a Tecnologia Xplore que alcançaram um balanço favorável, alcançando a melhor qualidade possível de impressão. A equipe usou a mesma tecnologia para imprimir um modelo realista de um rim e de uma próstata, auxiliando em treinamentos cirúrgicos.
A técnica pode ser adaptada para outros setores, como a indústria automotiva e a aviação, com a devida personalização do código. Isso pode acelerar significativamente o processo de fabricação e design, tornando possível otimizar designs com menos esforço e potencialmente reduzir custos, criando produtos mais acessíveis e que utilizam os materiais de maneira mais eficiente.
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