Os engenheiros biomédicos da Universidade de Tecnologia de Queensland (QUT) desenvolveram um método automatizado para impulsionar significativamente a eletroescrita por fusão, uma tecnologia avançada de impressão 3D de alta resolução. Essa técnica é amplamente utilizada em engenharia de tecidos e medicina regenerativa, sendo considerada uma inovação promissora para essas áreas. O avanço está centrado na aplicação de aprendizado de máquina (IA) para superar limitações enfrentadas pela tecnologia.
O método foi liderado pelo Dr. Pawel Mieszczanek, que realizou seu doutorado no Centro de Treinamento ARC em Biofabricação Aditiva da QUT. Ele destacou que a eletroescrita por fusão, também conhecida como MEW, é uma tecnologia multifacetada com potencial para aplicações em bioengenharia, ciência de biomateriais e robótica suave. Contudo, desde sua criação, a MEW tem enfrentado desafios como tempos prolongados de experimentação, baixa velocidade e consistência de impressão, além de uma dependência significativa da intervenção humana.
Para superar essas barreiras, os pesquisadores implementaram aprendizado de máquina para desenvolver um sistema de controle em circuito fechado. Esse sistema utiliza imagens em tempo real para monitorar a trajetória das fibras durante a impressão, permitindo análises contínuas e aprimoramento dos resultados. Essa abordagem automatizada não apenas aumenta a eficiência, mas também melhora a precisão e a repetibilidade do processo.
Outro destaque do trabalho é a redução drástica no tempo necessário para experimentos, que agora pode ser concluído em horas, em vez de dias ou semanas. Isso foi possível por meio da aplicação de redes neurais feedforward e técnicas avançadas de otimização e feedback, garantindo a consistência das peças impressas. Esse avanço abre caminho para uma produção mais confiável e escalável na impressão 3D de alta complexidade.
A equipe de pesquisa inclui renomados especialistas da QUT e da Universidade do Oregon. Entre os integrantes estão o distinto professor Dietmar W. Hutmacher, diretor do Centro Max Planck Queensland, e os professores Courosh Mehanian e Paul D. Dalton. Essa colaboração interdisciplinar foi essencial para o desenvolvimento e validação do sistema.
Os resultados desse estudo foram publicados na Nature Communications Engineering, uma revista científica de destaque, enfatizando a importância da integração de inteligência artificial no aprimoramento de tecnologias avançadas de manufatura aditiva. A pesquisa não só demonstra o impacto do aprendizado de máquina no campo, como também reforça o papel de soluções automatizadas para acelerar inovações na engenharia biomédica e outras áreas relacionadas.
