Inteligência artificial de autoaperfeiçoamento aumenta a eficiência da impressão 3D

De acordo com a Washington State University, um algoritmo de inteligência artificial (IA) pode permitir que pesquisadores usem estruturas complexas de impressão 3D de forma mais eficiente. O estudo, publicado no periódico Advanced Materials Technologies, pode permitir um uso mais uniforme da impressão 3D para designs complexos em tudo, desde órgãos artificiais até eletrônicos flexíveis e biossensores vestíveis. Como parte do estudo, o algoritmo aprendeu a identificar e, então, imprimir as melhores versões de modelos de órgãos renais e prostáticos — imprimindo 60 versões continuamente aprimoradas.

“Você pode otimizar os resultados – economizando tempo, custo e trabalho”, disse Kaiyan Qiu, coautor correspondente do artigo e professor assistente Berry na Escola de Engenharia Mecânica e de Materiais da WSU.

Para os engenheiros, tentar desenvolver as configurações de impressão corretas geralmente é trabalhoso e ineficiente, com decisões que precisam ser tomadas em relação a materiais, configuração da impressora e pressão de distribuição do bico, por exemplo.

“O grande número de combinações potenciais é impressionante, e cada teste custa tempo e dinheiro”, disse Jana Doppa, coautora correspondente e professora associada de Ciência da Computação da Cátedra Huie-Rogers na WSU.

Qiu tem feito pesquisas por vários anos no desenvolvimento de modelos complexos e realistas impressos em 3D de órgãos humanos. Eles podem ser usados, por exemplo, no treinamento de cirurgiões ou na avaliação de dispositivos de implante, mas os modelos precisam incluir as propriedades mecânicas e físicas do órgão da vida real, incluindo veias, artérias, canais e outras estruturas detalhadas.

Qiu, Doppa e seus alunos usaram uma técnica de IA chamada Otimização Bayesiana para treinar e encontrar as configurações de impressão 3D otimizadas. Uma vez treinada, os pesquisadores conseguiram otimizar três objetivos diferentes para seus modelos de órgãos – a precisão da geometria do modelo, seu peso ou quão poroso ele é, e o tempo de impressão. A porosidade do modelo de órgão é importante para a prática cirúrgica porque as propriedades mecânicas do modelo podem mudar dependendo de sua densidade.

“É difícil equilibrar todos os objetivos, mas conseguimos atingir um equilíbrio favorável e obter a melhor impressão possível de um objeto de qualidade, independentemente do tipo de impressão ou do formato do material”, disse o coautor Eric Chen, um aluno visitante da WSU que trabalha no grupo de Qiu na Escola de Engenharia Mecânica e de Materiais.

Alaleh Ahmadian, coautora e aluna de pós-graduação da WSU na Escola de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação, acrescentou que os pesquisadores conseguiram analisar todos os objetivos de forma equilibrada para obter resultados favoráveis ​​e que o projeto se beneficiou de sua perspectiva interdisciplinar. “É muito gratificante trabalhar em pesquisa interdisciplinar realizando experimentos de laboratório físico para criar impacto no mundo real”, disse ela.

Os pesquisadores primeiro treinaram o programa de computador para imprimir um modelo de ensaio cirúrgico de uma próstata. Devido ao algoritmo ser amplamente generalizável, eles poderiam facilmente alterá-lo com pequenos ajustes para imprimir um modelo de rim. “Isso significa que esse método pode ser usado para fabricar outros dispositivos biomédicos mais complicados, e até mesmo para outros campos”, disse Qiu.

O trabalho da Universidade Estadual de Washington foi financiado pela National Science Foundation , WSU Startup e Cougar Cage Funds. Para saber mais sobre a pesquisa acesse o site.

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Marcus Figueiredo

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