De acordo com o Johns Hopkins Applied Physics Laboratory (APL), a inteligência artificial está revolucionando a impressão 3D de metal ao otimizar a produção de peças de liga de titânio de alto desempenho. Pesquisadores do APL e da Johns Hopkins Whiting School of Engineering desenvolveram métodos baseados em IA para acelerar a fabricação de Ti-6Al-4V, uma liga de titânio amplamente usada, conhecida por sua resistência e baixo peso.
“A nação enfrenta uma necessidade urgente de acelerar a fabricação para atender às demandas de conflitos atuais e futuros”, disse Morgan Trexler, gerente de programa para Ciência de Materiais Extremos e Multifuncionais na APL. “Na APL, estamos avançando na pesquisa em fabricação aditiva baseada em laser para desenvolver rapidamente materiais prontos para a missão.”
O estudo deles, publicado na Additive Manufacturing, foca na fusão de leito de pó a laser. Modelos orientados por IA identificaram uma gama mais ampla de parâmetros de processamento do que o anteriormente considerado viável – permitindo uma produção mais rápida, mantendo ou até mesmo melhorando as propriedades do material.
“Por anos, presumimos que certos parâmetros de processamento eram ‘fora dos limites’ para todos os materiais porque resultariam em um produto final de baixa qualidade”, disse Brendan Croom, cientista sênior de materiais da APL. “Mas, ao usar IA para explorar toda a gama de possibilidades, descobrimos novas regiões de processamento que permitem uma impressão mais rápida, mantendo – ou até mesmo melhorando – a resistência e a ductilidade do material.”
O avanço pode impactar significativamente as indústrias que dependem de peças de titânio de alto desempenho, como aeroespacial, construção naval e dispositivos médicos. Simulações orientadas por IA, desenvolvidas por pesquisadores, incluindo Somnath Ghosh, também estão ajudando a prever como os materiais impressos em 3D funcionam em ambientes extremos. Isso se alinha com os esforços dos Institutos de Pesquisa em Tecnologia Espacial (STRIs) da NASA para acelerar a qualificação e a certificação de materiais para aplicações espaciais.
Em 2021, a equipe examinou o controle de defeitos na impressão 3D e desenvolveu uma estrutura de otimização rápida de materiais, que levou a uma patente de 2020. Usando aprendizado de máquina, os pesquisadores exploraram milhares de configurações de processamento virtualmente – reduzindo a dependência de métodos tradicionais de tentativa e erro.
Ao empregar a otimização bayesiana, a IA identificou rapidamente as configurações ideais que haviam sido descartadas anteriormente, permitindo a produção de componentes de titânio mais fortes e densos. “Não se trata apenas de fabricar peças mais rapidamente”, disse Croom. “A IA está nos ajudando a explorar regiões de processamento que não teríamos considerado por conta própria.”
O trabalho futuro visa expandir as capacidades da IA, incorporando monitoramento in situ em tempo real para ajustar as condições de fabricação conforme a impressão ocorre. “Nós imaginamos uma mudança de paradigma onde os futuros sistemas de manufatura aditiva podem se ajustar conforme imprimem, garantindo qualidade perfeita”, disse Steve Storck, cientista chefe de tecnologias de manufatura na APL. Para saber mais sobre o processo acesse o site.
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