Uma equipa da Washington State University usou inteligência artificial para encontrar uma forma mais rápida e mais barata de imprimir em 3D o GRCop-42, uma liga de alto desempenho desenvolvida pela NASA para suportar as temperaturas extremas dentro de câmaras de combustão de motores de foguetão. O estudo foi publicado nos Proceedings da AAAI Conference on Artificial Intelligence.
O GRCop-42, uma liga de cobre, crómio e nióbio criada pelo Glenn Research Center da NASA, foi essencial para o lançamento do Terran 1 da Relativity Space em março de 2023, o primeiro foguetão de teste construído quase inteiramente a partir de peças impressas em 3D. Apesar da sua excelente resistência ao calor e boa condutividade, o material sempre foi difícil e caro de produzir, porque a impressão tradicional exige lasers especializados de alta potência que não estão disponíveis em 90 por cento das impressoras 3D comerciais.
Este é um bom exemplo de como a inteligência artificial está a começar a resolver problemas de engenharia de materiais que, até há pouco tempo, exigiam décadas de tentativa e erro por parte de especialistas humanos.
Um problema com mais de 100 milhões de combinações possíveis
Encontrar manualmente as definições ideais de impressão para este tipo de liga obrigaria a testar mais de 100 milhões de combinações possíveis de potência de laser, velocidade e posicionamento de material, um processo impraticável mesmo para as equipas de investigação mais bem equipadas. A equipa da Washington State University desenvolveu um sistema de inteligência artificial capaz de navegar por este enorme espaço de possibilidades de forma muito mais eficiente do que a experimentação manual tradicional.
Segundo os investigadores, o sistema identificou seis configurações de impressão bem sucedidas depois de apenas 40 experiências, uma redução drástica face aos milhões de tentativas que seriam necessárias através de métodos convencionais de tentativa e erro.
Porque é que este resultado interessa fora do laboratório
Ao tornar mais acessível a impressão de uma liga até agora limitada a equipamento especializado de alta potência, este tipo de avanço pode abrir a produção deste material a laboratórios mais pequenos e a fornecedores comerciais que não têm acesso ao equipamento mais caro do setor aeroespacial. Isto é particularmente relevante numa altura em que a procura por peças metálicas de alto desempenho para motores de foguetão continua a crescer, tanto no setor espacial comercial como em programas governamentais.
Um exemplo de como a IA está a mudar a ciência dos materiais
Este trabalho junta-se a uma tendência mais ampla de usar inteligência artificial para acelerar a descoberta e otimização de materiais complexos, uma área onde o número de variáveis envolvidas costuma tornar impraticável a experimentação manual exaustiva. Ao reduzir de milhões para dezenas o número de experiências necessárias para encontrar uma configuração de impressão viável, sistemas como este podem acelerar significativamente o ritmo a que novos materiais de alto desempenho chegam à produção real.
O que fica desta investigação
Este estudo mostra como a inteligência artificial pode resolver problemas de otimização de processo que seriam praticamente impossíveis de explorar manualmente, neste caso reduzindo drasticamente o custo e o tempo necessários para imprimir em 3D uma liga de foguetão de alto desempenho. À medida que mais laboratórios e fornecedores comerciais ganham acesso a este tipo de configuração otimizada, a produção de peças críticas para motores de foguetão pode deixar de estar limitada a um pequeno grupo de fabricantes com equipamento altamente especializado.
