Imagine usar o aprendizado de máquina para garantir que as peças de uma aeronave se encaixem com mais precisão, e pode ser montado com menos testes e tempo. Esse é um dos usos por trás da nova tecnologia desenvolvida por pesquisadores da Purdue University e da University of Southern California.

"Estamos realmente dando um salto gigante e trabalhando no futuro da manufatura, "disse Arman Sabbaghi, professor assistente de estatística no Purdue's College of Science, que liderou a equipe de pesquisa em Purdue com o apoio da National Science Foundation. "Desenvolvemos tecnologia de aprendizado de máquina automatizada para ajudar a melhorar a manufatura aditiva. Esse tipo de inovação está caminhando para permitir que qualquer pessoa seja um fabricante."

A tecnologia aborda um desafio significativo atual dentro da manufatura aditiva:as peças individuais que são produzidas precisam ter um alto grau de precisão e reprodutibilidade. A tecnologia permite que um usuário execute o componente de software localmente em sua rede atual, expor uma API, ou interface de programação. O software usa aprendizado de máquina para analisar os dados do produto e criar planos para fabricar as peças necessárias com maior precisão.

"Isso tem aplicações para muitos setores, como aeroespacial, onde as dimensões geométricas exatas são cruciais para garantir confiabilidade e segurança, "Sabbaghi ​​disse." Esta foi a primeira vez em que pude ver meu trabalho estatístico realmente fazer a diferença e é a sensação mais incrível do mundo. "

Os pesquisadores desenvolveram um novo algoritmo de construção de modelo e aplicativo de computador para controle de precisão geométrica em sistemas de manufatura aditiva. Fabricação aditiva, comumente conhecido como impressão 3-D, é uma indústria em crescimento que envolve a construção de componentes de maneira semelhante a uma impressora jato de tinta, em que as peças são "cultivadas" da superfície da construção.

A manufatura aditiva evoluiu de uma ferramenta de desenvolvimento de protótipo para uma que agora pode oferecer inúmeras vantagens competitivas. Essas vantagens incluem a complexidade da forma, redução de resíduos e fabricação potencialmente menos cara, em comparação com a manufatura subtrativa tradicional, em que o processo envolve começar com a matéria-prima e retirá-la para produzir o resultado final.

A Wohlers Associates estima que a manufatura aditiva é uma indústria de US $ 7,3 bilhões.

"Usamos a tecnologia de aprendizado de máquina para corrigir rapidamente modelos de projeto auxiliados por computador e produzir peças com maior precisão geométrica, "Sabbaghi ​​disse. A precisão aprimorada garante que as peças produzidas estejam dentro das tolerâncias necessárias e que todas as peças produzidas sejam consistentes e tenham o mesmo desempenho, se foi criado em uma máquina diferente ou 12 meses depois.