Atomizzazione ultrasonica e intelligenza artificiale: il nuovo passo di AMAZEMET

La società polacca AMAZEMET, specializzata in atomizzazione ultrasonica e sistemi da laboratorio per la produzione additiva, ha presentato una nuova versione della piattaforma rePOWDER dotata di controllo di processo basato su intelligenza artificiale.

Questa configurazione consente di trasformare l’atomizzatore in un sistema in gran parte autonomo, capace di produrre polveri metalliche per diverse ore senza supervisione continua, con l’obiettivo dichiarato di velocizzare la sperimentazione di nuove leghe in ambito accademico e industriale. L’annuncio ufficiale è stato diffuso il 21 luglio 2025, in vista della presentazione dal vivo a Formnext 2025 (Francoforte, 18–21 novembre).
 

Chi è AMAZEMET e qual è il ruolo di rePOWDER nella filiera AM

AMAZEMET è uno spin-off dell’Università di Tecnologia di Varsavia (Warsaw University of Technology) e si concentra sulle tecnologie per la produzione additiva metallica, con particolare attenzione a:

• sistemi di atomizzazione ultrasonica per la produzione di polveri;

• forni ad alto vuoto e attrezzature da laboratorio per processi ad alta temperatura;

• soluzioni per riciclo e ri-atomizzazione di polveri e scarti.

La piattaforma rePOWDER è al centro dell’offerta aziendale: un atomizzatore ultrasonico che permette di trasformare qualsiasi lega in polvere partendo da forme di feedstock diverse (fili, barre, getti, polveri grossolane o persino scarti di stampa), anche in quantità ridotte, nell’ordine di poche decine o centinaia di grammi.
 

Grazie a rePOWDER, centri R&D e università possono:

• sviluppare leghe sperimentali senza dover acquistare interi lotti industriali di polvere;

• recuperare fallimenti di stampa e residui di polvere, chiudendo il ciclo materiale;

• studiare combinazioni di elementi difficili, incluse leghe per alte temperature o sistemi complessi come le High Entropy Alloys (HEA).
   

Perché automatizzare l’atomizzazione: il problema del personale e dei tempi di prova

Nel commentare il nuovo sistema, Łukasz Żrodowski, CEO di AMAZEMET e professore associato alla Carnegie Mellon University, sottolinea un punto pratico: per molte istituzioni è più semplice acquistare attrezzature che assumere nuovo personale tecnico.

In un laboratorio che sviluppa leghe, il tempo dei ricercatori è spesso assorbito da:

• settaggio dei parametri di fusione;

• monitoraggio del bagno fuso;

• regolazione continua di alimentazione, gas e potenza;

• registrazione manuale dei dati di processo.

L’introduzione di un controllo AI che regola il processo in autonomia permette a un singolo operatore di:

• seguire più impianti in parallelo;

• dedicare più tempo alla progettazione degli esperimenti e all’analisi dei risultati;

• affidare al sistema la gestione delle piccole correzioni continue necessarie a stabilizzare il bagno fuso e la distribuzione granulometrica.
   

Come funziona il controllo AI di rePOWDER: visione artificiale e regolazione in tempo reale

Il cuore della nuova versione di rePOWDER è un modello di intelligenza artificiale integrato nel sistema di controllo, che utilizza visione artificiale per analizzare in tempo reale il comportamento del bagno fuso durante l’atomizzazione.

Gli elementi chiave del funzionamento sono:

• una welding camera che fornisce uno streaming continuo del bagno fuso e dell’area di interazione con la sonotroda ultrasonica;

• un modello AI che elabora le immagini ogni 120 millisecondi, riconoscendo pattern legati a forma, stabilità e bagnabilità del bagno fuso;

• un ciclo di controllo che regola automaticamente:

  • posizione e traiettoria della torcia/plasma,

  • potenza erogata,

  • portata di alimentazione del filo o del feedstock,

  • ampiezza e, quando necessario, frequenza dell’eccitazione ultrasonica.

L’obiettivo è mantenere una bagnatura stabile della sonotroda, condizione essenziale per ottenere alti rendimenti nella finestra di Particle Size Distribution (PSD) desiderata, con polveri sferiche e prive di satelliti.
 

Advanced Control Cabinet: GPU industriale, PLC ad alta velocità e gestione dei gas

Per supportare il nuovo layer di intelligenza artificiale, AMAZEMET ha sviluppato un’unità di controllo dedicata, l’Advanced Control Cabinet, che integra:

• una GPU industriale per l’elaborazione AI “edge”, senza dipendere da server esterni;

• un PLC ad alta velocità per coordinare gli attuatori (torcia, alimentatori, sonotroda, valvole gas);

• una nuova sorgente plasma progettata specificamente per la piattaforma;

• un sistema di ricircolo e passivazione dei gas di processo, con controllo di atmosfera, sovrapressione e velocità di flusso;

• un gas scrubber per gestire l’overspray, migliorando la sicurezza dell’operatore e riducendo gli sprechi.

Il cabinet fornisce inoltre:

• interfacce per monitoraggio e controllo remoto via API, utili per integrazioni con sistemi MES o ambienti di laboratorio automatizzati;

• collegamenti con feeders intelligenti che tracciano in continuo la quantità di materiale lavorato, così da costruire una vera e propria tracciabilità “powder-centric” del processo.
   

Prestazioni dimostrate: 0,5 kg/h di Ti-6Al-4V e ore di funzionamento non presidiato

Nei test riportati da AMAZEMET e dalle testate di settore, la versione AI di rePOWDER è stata provata con Ti-6Al-4V (Titanium Grade 5) in forma di filo, ottenendo:

• fino a 0,5 kg/h di produzione di polvere;

• quattro ore di funzionamento non presidiato, con un singolo ciclo tra una verifica dei consumabili e l’altra.

L’azienda dichiara l’intenzione di estendere la durata di funzionamento continuo fino a otto ore, mantenendo la stabilità del processo. Oltre al titanio, la roadmap include l’ottimizzazione per materiali ad alto valore come:

• leghe a memoria di forma NiTi;

• C-103, lega a base niobio per applicazioni ad alta temperatura;

• altre leghe per settori aerospaziale, spazio e applicazioni energetiche.
   

Versatilità del feedstock: filo, barre, trucioli, polveri da riciclare

Uno dei punti di forza storici di rePOWDER è la capacità di lavorare feedstock di natura diversa, non solo filo nuovo da bobina:

• barre e tondini;

• trucioli di lavorazione (chip) provenienti da processi sottrattivi;

• polveri grossolane o fuori specifica da altri processi di atomizzazione;

• scarti di stampa 3D e fallimenti di produzione, che possono essere rifusi e ri-atomizzati.

AMAZEMET sta sviluppando una gamma ampliata di sistemi di alimentazione dedicati a queste forme (bar, rod, chip, powder feeders), con introduzione prevista dal 2026, così da sfruttare al massimo la gestione autonoma AI anche su flussi di materiale più eterogenei.
 

Questa flessibilità si inserisce in una visione più ampia di economia circolare delle polveri, dove il confine fra “scarto” e “risorsa” diventa più sottile grazie alla possibilità di rigenerare e riqualificare feedstock difficili o costosi.
 

Come funziona l’atomizzazione ultrasonica: dal bagno fuso alla polvere sferica

Dal punto di vista fisico, l’atomizzazione ultrasonica si basa sull’uso di una sonotroda che vibra ad alta frequenza: il metallo, fuso tramite plasma o induzione, viene portato a contatto con la superficie vibrante.

Le vibrazioni generano instabilità nel film liquido, che si frammenta in goccioline molto fini; queste solidificano in volo formando particelle di forma tendenzialmente sferica, con una distribuzione granulometrica controllabile tramite:

• potenza ultrasonica;

• portata di metallo fuso;

• condizioni di raffreddamento e atmosfera.

Studi sperimentali sull’atomizzazione ultrasonica mostrano che la dinamica delle gocce è strettamente legata a parametri come ampiezza delle vibrazioni, bagnabilità e geometria della superficie vibrante. Il controllo in tempo reale del bagno fuso tramite AI permette di restare nella finestra ottimale per la formazione di gocce, riducendo sprechi e fuori specifica.
 

Dai micro-batch ai laboratori ad alto throughput

AMAZEMET ha già consolidato un’offerta di servizi di atomizzazione conto terzi con micro-batch a partire da 50 g, pensata per laboratori che vogliono esplorare nuove composizioni senza sostenere i costi di un atomizzatore interno.

La versione AI di rePOWDER rappresenta il passo successivo:

• nei laboratori che possiedono la macchina, consente di automatizzare sequenze di test su diverse leghe, mantenendo costante la qualità della polvere;

• il controllo AI e l’Advanced Control Cabinet avvicinano rePOWDER al concetto di High-Throughput Materials Testing Facility, dove attrezzature e software cooperano per provare rapidamente combinazioni di materiali e parametri.
   

In questo contesto, l’atomizzatore non è solo una “macchina di processo”, ma una piattaforma sperimentale inserita in workflow dati-centrico, con output che alimentano modelli numerici e algoritmi di ottimizzazione.
 

AI, ICME e materiali data-driven: il quadro più ampio

L’adozione dell’AI in rePOWDER si inserisce in un trend più ampio che riguarda la ricerca sui materiali e la produzione additiva.

A livello accademico e industriale si stanno diffondendo:

• modelli di machine learning per prevedere proprietà meccaniche e microstrutture in funzione della composizione e dei parametri di processo;

• approcci di Integrated Computational Materials Engineering (ICME), che collegano simulazioni multi-scala, dati sperimentali e ottimizzazione automatica dei parametri;

• sistemi di controllo adattivo in stampa 3D, in cui l’AI interviene su potenza, velocità di scansione, portata di materiale e strategie di raffreddamento.

Studi citati anche dall’articolo di 3D Printing Industry, come il lavoro della University of Toronto su un framework di machine learning per la stampa 3D di metalli o le review su AI-controlled 3D printing, mostrano incrementi misurabili di efficienza e qualità quando si passa da parametri statici a processi auto-ottimizzanti.
 

Il nuovo rePOWDER AI-driven è un tassello di questa evoluzione: porta l’automazione non solo nella fase di stampa, ma già nella produzione della polvere, che è uno dei fattori più critici per stabilità del processo e proprietà finali del pezzo.
 

Implicazioni per l’industria: costi, sicurezza e sostenibilità delle polveri metalliche

Per gli utenti industriali, un sistema di atomizzazione ultrasonica autonomo con controllo AI può incidere su vari fronti:

• costo totale della polvere: produzione interna di lotti dedicati (leghe speciali, piccoli volumi) riduce la dipendenza dai fornitori esterni e dai minimi d’ordine tipici dell’atomizzazione a gas;

• sicurezza di processo: monitoraggio continuo di atmosfera, sovrapressione e gas di processo, con ricircolo e passivazione integrati, aiuta a gestire in modo più controllato un materiale potenzialmente esplosivo come la polvere metallica fine;

• sostenibilità: l’integrazione con processi di riciclo di scarti e polveri fuori specifica si ricollega alle esigenze di economia circolare e di riduzione degli sprechi;

• qualità costante: l’AI agisce come un “operatore esperto sempre attento”, riducendo variabilità dovuta alla fatica o a differenze di stile fra tecnici diversi.
   

Per chi fornisce componenti critici (aerospazio, medicale, energia), la possibilità di controllare in casa una parte della catena “dalla lega alla polvere” può diventare un elemento strategico, soprattutto quando si lavora con materiali difficili, leghe proprietarie o lotti di recupero. 

Conclusioni: verso atomizzatori sempre più “intelligenti”

Con la versione AI-driven di rePOWDER, AMAZEMET porta l’idea di atomizzatore da laboratorio un passo più avanti:

• da macchina “artigianale” gestita in modo intensivo dall’operatore,

• a piattaforma automatizzata che sfrutta visione artificiale, AI e sensori per mantenere il processo nella zona utile con il minimo intervento umano.

In prospettiva, la combinazione fra:

• automazione del processo di polverizzazione,

• feedstock eterogenei (fili, barre, trucioli, scarti),

• integrazione con infrastrutture dati e ICME,

può contribuire a rendere la produzione di polveri per AM più flessibile, tracciabile e allineata alle esigenze della scoperta rapida di nuovi materiali.