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Jul 05, 2023

AM, conheça a IA

Pronto para mais interrupções em uma indústria manufatureira em rápida mudança? Por que a inteligência artificial e o aprendizado de máquina são a próxima grande novidade na impressão 3D A inteligência artificial (IA) tem o

Pronto para mais interrupções em uma indústria manufatureira em rápida mudança? Por que a inteligência artificial e o aprendizado de máquina são a próxima grande novidade na impressão 3D

A inteligência artificial (IA) tem o potencial de melhorar significativamente as capacidades da impressão 3D. Os possíveis benefícios incluem melhor otimização do projeto, uso mais eficiente de materiais, controle de qualidade mais rápido e preciso e a capacidade de realizar manutenção preditiva. Globalmente, espera-se que a integração da IA ​​e da impressão 3D conduza a processos de fabrico mais eficientes e económicos, bem como a novas inovações em materiais, design e aplicações.

O parágrafo anterior veio do ChatGPT, um serviço online baseado em IA que respondeu de forma inteligente e adequada quando questionado: “Como a IA afetará a impressão 3D?”

A resposta do bot foi prolixa e, portanto, precisava de alguns ajustes, mas a IA provavelmente deixará a mim e a inúmeras outras pessoas sem trabalho em algum momento, assim como outras formas de automação. Por enquanto, porém, estou confiante em dizer que sou um escritor melhor do que um mecanismo de IA de modelo de linguagem que tem apenas alguns meses de experiência em seu currículo digital. E com isso em mente, prometo que o restante das palavras deste artigo são todas geradas por humanos.

Deixando de lado a evolução das habilidades de escrita, a IA e o aprendizado de máquina (ML) brilham em tarefas tediosas e repetitivas que rapidamente fariam um trabalhador humano ansiar pelo fim de semana. Uma delas é a classificação de imensos conjuntos de dados. “Imagine a capacidade de analisar uma enorme planilha cheia de lacunas e ruídos e depois transformar essas informações em um modelo robusto que as pessoas possam usar para tomar decisões. É isso que nosso software faz.”

Foi o que disse Stephen Warde, responsável pelo marketing de produtos da Intellegens Ltd., “uma spin-off” do departamento de física da Universidade de Cambridge, na Inglaterra. Hoje, os colegas de Warde passam seus dias desenvolvendo plataformas avançadas de análise de ML que em breve tornarão a manufatura aditiva (AM) e outras tecnologias que exigem muitos dados mais inteligentes, mais rápidas e muito menos dependentes de experimentos e prototipagem demorados de teste e melhoria.

ML e seu irmão mais velho, AI, não são novidade. Na verdade, o primeiro desses termos remonta a 1959, quando Arthur Samuel, funcionário da IBM, treinou computadores do tamanho de garagens para dois carros para jogar damas. No entanto, o BC há muito que sofre de uma grave deficiência – preencher as lacunas – que só recentemente foi abordada através do trabalho da Intellegens e outros.

“Historicamente, os mecanismos de aprendizado de máquina não funcionam muito bem se os dados usados ​​para treiná-los estiverem incompletos”, disse Warde. “Muitos de nós aqui temos formação em física, ciência de materiais e formulações químicas, e reconhecemos que dados esparsos podem ser um fator limitante. É por isso que nossa equipe foi motivada a construir um método de aprendizado de máquina que seja bem-sucedido na construção de modelos utilizáveis ​​a partir de conjuntos de dados abaixo do ideal.”

Esse trabalho trouxe a Intellegens para o espaço aditivo, onde o mecanismo Alchemite da empresa pode ser usado para otimização de parâmetros. “Os fabricantes normalmente coletam grandes quantidades de dados sobre seus processos, os pós que utilizam, as configurações do laser e assim por diante. O aprendizado de máquina os ajuda a analisar todas essas informações para que possam entender o que está acontecendo na câmara de construção e, assim, adaptar as entradas para os resultados desejados.”

Warde admite que a utilização desta tecnologia em geral ainda está numa fase inicial, mas disse que está a ver um grande interesse por parte do sector comercial e que os fabricantes de aditivos já estão a utilizar software de ML para reduzir a necessidade de experiências dispendiosas no desenvolvimento de novos materiais e processos.

Benoit Soete, gerente de desenvolvimento de negócios da Oqton Inc., fornecedora de software com escritórios nos EUA em Valência, Califórnia, e Cary, Carolina do Norte, está igualmente otimista quanto ao papel crescente da IA ​​na AM. “Eu me concentro em aplicações odontológicas aqui e posso dizer que o uso de IA está se tornando bastante comum em laboratórios odontológicos e centros de produção”, disse ele.