p Imbuído com eletricidade especial, propriedades mecânicas e outras propriedades físicas devido ao seu tamanho minúsculo, nanofibras são consideradas tecnologia de ponta em engenharia biomédica, energia limpa e controle de qualidade da água, entre outros. Agora, pesquisadores na Itália e no Reino Unido desenvolveram um processo automático para avaliar a qualidade de fabricação de nanofibras, produzindo resultados 30% mais precisos do que as técnicas usadas atualmente. p Os detalhes foram publicados em janeiro de 2021 em IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica , uma publicação conjunta do IEEE e da Associação Chinesa de Automação.

p "Nos últimos anos, materiais nanoestruturados têm ganhado um interesse cada vez maior em contextos científicos e industriais, por causa de seu apelo de pesquisa e aplicações versáteis, "disse o autor do artigo Cosimo Ieracitano, bolsista de pesquisa do Grupo Neurolab, Departamento de Engenharia Civil, Energia, Meio Ambiente e Materiais, University Mediterranea de Reggio Calabria. "O sucesso das aplicações de nanofibras requer um cuidado especial com a qualidade do nanomaterial e com o processo de geração."

p As nanofibras são produzidas pela aplicação de alta voltagem a uma seringa contendo uma solução de polímero e um coletor giratório. A solução, alimentado pela carga elétrica, jorra no coletor e resulta em nanofibras. Para um produto que requer uniformidade - por exemplo, uma nanofibra destinada a ser um suporte para o crescimento de células resultará em um crescimento desigual se contiver um caroço ou um buraco, ou pode não ser capaz de crescer se tiver um filme - o processo de produção atual é bastante confuso.

p Para evitar anomalias, técnicos monitoram a produção de fibra usando um microscópio eletrônico de varredura que pode determinar com precisão a topografia das fibras, bem como sua composição. Eles então inspecionaram visualmente as imagens. De acordo com Ieracitano, é um processo demorado que depende dos humanos, que podem ficar cansados ​​e cometer erros.

p “Na cadeia produtiva de nanomateriais, uma etapa crucial é implementar de forma prática a automação no processo de identificação de defeitos para reduzir o número de experimentos de laboratório e a carga da fase de experimentação, "Disse Ieracitano.

p A equipe de pesquisa desenvolveu um processo automático de duas partes para nanofibras homogêneas. Um autoencoder, um tipo de software de aprendizado de máquina, corta as imagens do microscópio eletrônico de varredura em pedaços menores e as traduz em código. Esse código é renderizado em versões mais básicas das imagens originais, reduzindo o poder de computação, mas ainda destacando quaisquer anomalias. Outro processador de aprendizado de máquina avalia a imagem, procurando por quaisquer falhas estruturais. Se encontrar um, ele descarta a nanofibra como defeituosa.

p "Notavelmente, o sistema proposto supera outras técnicas de aprendizado de máquina padrão, bem como outros métodos de última geração, relatando uma precisão de até 92,5%, "Ieracitano disse. As técnicas usadas atualmente são normalmente 64 a 66% precisas.