IA ajudou a encontrar parâmetros ideais de impressão 3D da liga da NASA para motores de foguete

Editado por: Svitlana Velhush

Pesquisadores da Universidade Estadual de Washington aplicaram inteligência artificial para encontrar uma maneira mais barata e simples de imprimir em 3D a liga de alto desempenho da NASA, GRCop-42. Este material de cobre, cromo e nióbio foi criado para condições extremas: conduz muito bem o calor e mantém a resistência em altas temperaturas, por isso é usado em câmaras de combustão de motores de foguete de propelente líquido.

Normalmente, a impressão de GRCop-42 requer um laser potente e é cara. A maioria das impressoras comerciais não consegue lidar com ele. Ajustar manualmente todas as configurações possíveis — mais de 100 milhões de combinações — é praticamente impossível: cada experimento consome material, tempo e dinheiro.

A equipe começou com dados de 37 tentativas de impressão malsucedidas. Com base neles, a IA desenvolveu um modelo que avaliava a probabilidade de sucesso para configurações não testadas. O sistema propunha pequenos grupos de novas configurações, equilibrando entre opções promissoras e aquelas que ajudavam a entender melhor o espaço de busca.

Em três meses e com apenas 40 experimentos, foi possível encontrar seis configurações de trabalho. Uma delas permitiu, pela primeira vez, imprimir a liga com potência de laser recorde baixa — 500 watts. Isso abre caminho para o uso de equipamentos mais acessíveis.

"Noventa por cento das impressoras comerciais não conseguem imprimir esta liga", observa a professora Jana Doppa, que liderou a pesquisa. "Os parâmetros encontrados permitem trabalhar em máquinas comuns e, na prática, democratizam a impressão deste material".

O primeiro autor do artigo, o estudante de pós-graduação Azza Fadhel, acrescenta que antes algumas configurações simplesmente derretiam a peça. Agora, a IA ajuda a evitar esses erros dispendiosos.

O sucesso do projeto foi publicado nos Anais da Conferência da AAAI sobre Inteligência Artificial. O método pode ser adaptado para outras ligas e tarefas em que o sucesso é raro e o número de opções é enorme. Mas como exatamente a IA lidou com um espaço de opções tão vasto mostrou que a abordagem funciona mesmo com custos reais de materiais e equipamentos.

No futuro, isso reduzirá o consumo de energia, diminuirá o desgaste das impressoras e tornará a liga acessível a universidades, pequenos laboratórios e empresas sem equipamentos especializados de alta potência.

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Fontes

  • AI searched 100 million possibilities and found a cheaper way to 3D-print a NASA rocket alloy

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