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O MIT acelera a descoberta de novos materiais de impressão 3D com plataforma AI de código aberto

Impressão 3D, série Westworld (fonte: HBO)
Impressão 3D, série Westworld (fonte: HBO)
O MIT e a BASF se uniram para criar um algoritmo de IA de código aberto que acelera significativamente o desenvolvimento de novos materiais para impressão 3D com características de nicho.

Uma parceria entre o Instituto de Tecnologia de Massachusetts e a gigante química BASF conseguiu criar com sucesso um processo impulsionado pela IA para acelerar a descoberta de materiais de impressão 3D personalizados.

Os químicos geralmente desenvolvem algumas iterações de um material candidato durante alguns dias e testam-nas no laboratório. O novo algoritmo de aprendizagem da máquina pode realizar centenas dessas iterações com as características desejadas no mesmo período de tempo. Isto economizaria tempo e custos de matéria-prima, além de diminuir o impacto ambiental dos produtos químicos descartados. Não apenas isso, mas o algoritmo também pode trazer idéias que o engenheiro do material poderia ter negligenciado por várias razões. Sua intuição humana escolheria então o que faria mais sentido a partir de um maior número de combinações de matérias primas que se ajustam a certos requisitos como durabilidade, resistência à tração ou resistência à compressão.

Essas características do material podem muitas vezes ser mutuamente exclusivas, então os pesquisadores do MIT utilizaram o algoritmo para descobrir novas tintas de impressão 3D que, de outra forma, teriam sido necessários muitos experimentos para obter o equilíbrio correto. As entradas foram seis materiais iniciais e um requisito para que a tinta cozesse sob luz UV. A saída era de nada menos que 12 candidatos de material com as características certas para o trabalho. A única coisa que restava para os pesquisadores era testar a amostra escolhida e voltar ao sistema para análise posterior e otimização dos resultados. De acordo com Mike Foshey, o Gerente de Projetos do MIT:

Isto tem amplas aplicações na ciência dos materiais em geral. Por exemplo, se você quisesse projetar novos tipos de baterias que fossem mais eficientes e de menor custo, você poderia usar um sistema como este para fazer isso. Ou se você quisesse otimizar a pintura para um carro que tivesse um bom desempenho e fosse ecologicamente correto, este sistema poderia fazer isso também.

Como um excelente exemplo de que a IA está gradualmente passando de uma palavra-chave para garantir o financiamento de sementes para uma ferramenta viável para a inovação de ponta de lança, os pesquisadores também decidiram abrir o algoritmo de impressão 3D. Ele pode ser encontrado na plataforma gratuita AutoOED https://www.autooed.org/ para inovação de materiais com todas as pesquisas que a acompanham. O pacote completo de software AuroOED permite àqueles que estão curiosos o suficiente para experimentá-lo e otimizá-lo ainda mais de acordo com suas próprias necessidades, em um verdadeiro espírito de código aberto.

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Daniel Zlatev, 2021-10-17 (Update: 2021-10-17)