Metodo di Intelligenza Artificiale per Aumentare l’Efficienza della Stampa 3D
Un gruppo di ricercatori della Washington State University (WSU) ha sviluppato un innovativo metodo di intelligenza artificiale (AI) in grado di aumentare significativamente l’efficienza nella stampa 3D di strutture complesse. Questa nuova tecnica, descritta nello studio pubblicato sulla rivista Advanced Materials Technologies, potrebbe rivoluzionare la produzione di organi artificiali, elettronica flessibile e biosensori indossabili.
Ottimizzazione dei Modelli di Organi tramite AI
Il team ha utilizzato un algoritmo di AI per identificare e stampare versioni ottimizzate di modelli di organi umani, come reni e prostata. In particolare, l’algoritmo ha generato e migliorato continuamente 60 versioni di questi modelli, riducendo tempi, costi e lavoro necessari alla loro realizzazione. “È possibile ottimizzare i risultati risparmiando tempo, costi e fatica,” ha affermato Kaiyan Qiu, co-autore dello studio e Professore Associato presso la WSU.
Sfide nella Stampa 3D e Soluzioni AI
Negli ultimi anni, la stampa 3D ha visto una crescita esponenziale, permettendo agli ingegneri di trasformare rapidamente progetti personalizzati in una vasta gamma di prodotti, dai dispositivi indossabili alle parti aerospaziali. Tuttavia, stabilire i parametri di stampa ideali rimane un processo complesso e inefficiente, poiché gli ingegneri devono decidere su materiali, configurazione della stampante e pressione di erogazione, tra molti altri fattori. Come sottolinea Jana Doppa, co-autore dello studio e Professore Associato di Informatica alla WSU, “Il numero di combinazioni possibili è enorme, e ogni prova comporta costi in termini di tempo e denaro.”
Applicazione del Metodo a Modelli Biomedici
Qiu e Doppa, insieme ai loro studenti, hanno impiegato una tecnica di AI nota come Ottimizzazione Bayesiana per addestrare l’algoritmo e trovare le impostazioni di stampa 3D ottimali per i loro modelli di organi. L’algoritmo è stato in grado di ottimizzare tre obiettivi diversi per i modelli: la precisione geometrica, il peso o la porosità e il tempo di stampa. La porosità, ad esempio, è fondamentale per le prove chirurgiche, poiché le proprietà meccaniche del modello possono variare in base alla sua densità.
“È difficile bilanciare tutti gli obiettivi, ma siamo riusciti a trovare un equilibrio favorevole e ottenere una stampa di alta qualità, indipendentemente dal tipo di stampa o dalla forma del materiale,” ha dichiarato Eric Chen, co-autore dello studio e studente in visita alla WSU.
Prospettive Interdisciplinari e Applicazioni Future
Il progetto ha beneficiato di una prospettiva interdisciplinare, come ha evidenziato Alaleh Ahmadian, co-autore dello studio e studentessa presso la WSU: “È molto gratificante lavorare su una ricerca interdisciplinare che crea un impatto reale attraverso esperimenti di laboratorio fisici.”
Inizialmente, il team ha addestrato il programma informatico per stampare un modello di prostata per prove chirurgiche. Grazie alla generalizzabilità dell’algoritmo, sono riusciti con piccole regolazioni a stampare anche un modello di rene, dimostrando che il metodo può essere applicato a una gamma più ampia di dispositivi biomedici complessi e ad altri settori.
Questo lavoro, sostenuto dalla National Science Foundation e da altri fondi della WSU, apre la strada a nuovi sviluppi nel campo della stampa 3D e nella produzione di dispositivi biomedici avanzati.
