Senvol introduziu recentemente um método inovador para a aprovação de materiais utilizando a aprendizagem automática. Esta abordagem demonstrou ser flexível, rentável e poupar tempo em comparação com os métodos tradicionais.

No âmbito de um contrato com o governo dos EUA, a Senvol aplicou o seu software de aprendizagem automática, Senvol ML, para permitir um desenvolvimento mais rápido dos valores das propriedades dos materiais para o fabrico aditivo (AM). Os parceiros neste projeto foram a EWI e a Pilgrim Consulting, com aconselhamento técnico da Battelle e do bolseiro da Lockheed Martin, Hector Sandoval.

A utilização da aprendizagem automática é ideal para sustentar os processos de AM a longo prazo, uma vez que pode responder de forma flexível às mudanças.

“O programa da Senvol foi muito bem sucedido na demonstração de uma nova abordagem para o desenvolvimento de permissões de fabrico aditivo que aproveita a aprendizagem automática. Ficámos muito satisfeitos com os resultados e esperamos continuar a trabalhar nesta área de ponta.”

Hector Sandoval, que analisou a abordagem técnica do programa AMMP e os resultados dos testes, acrescenta: “Tenho experiência no desenvolvimento de permissões de materiais utilizando metodologias tradicionais. O processo atual funciona bem, mas tem algumas limitações. Foi emocionante apoiar o programa AMMP analisando a abordagem técnica, os resultados dos testes e a apresentação final. Foi ótimo ter uma visão em primeira mão do potencial de alavancar uma abordagem baseada em aprendizagem automática para ajudar a estabelecer permissões de materiais.”

Apesar dos muitos benefícios do fabrico aditivo, estes podem não ser totalmente concretizados devido ao elevado custo e tempo necessários para o desenvolvimento. É aqui que a Senvol vê uma grande oportunidade para otimizar este processo com a ajuda da aprendizagem automática.

Neste sentido, o software Senvol ML oferece uma solução flexível para otimizar os processos de AM e desenvolver as propriedades dos materiais.

O Presidente da Senvol, Zach Simkin, comenta: “A utilização da aprendizagem automática para o processo de fabrico de aditivos e o desenvolvimento de materiais está muito madura. Foi adoptada pela indústria e é o fruto mais fácil de colher. No entanto, a utilização da aprendizagem automática especificamente para o desenvolvimento de permissões de materiais é ainda um trabalho em curso. Congratulo-me por termos feito duas demonstrações bem sucedidas da abordagem de aprendizagem automática às permissões – uma neste programa, utilizando uma liga metálica e comparando com o MMPDS, e outra num programa anterior financiado pela America Makes que utilizou um material polimérico e comparou com o CMH-17 – mas é necessária mais investigação. As vantagens são enormes e estamos ansiosos por continuar a estabelecer parcerias com o Governo e a indústria para fazer avançar o trabalho nesta área.”

O Dr. William E. Frazier, Cientista-Chefe aposentado para a Engenharia de Veículos Aéreos na NAVAIR / Cientista Sénior da Marinha para a Engenharia de Materiais, e atualmente Presidente da Pilgrim Consulting LLC, acrescenta: “Fiquei muito satisfeito por me juntar à equipa da Senvol para este programa. A abordagem da Senvol, baseada na aprendizagem de máquinas, responde diretamente a um grande desafio da indústria: o desenvolvimento rápido e rentável de propriedades de materiais de fabrico aditivo. Estive envolvido na qualificação de vários processos de fabrico de aditivos e materiais para voo e, na minha opinião, o desenvolvimento desta tecnologia terá um impacto positivo no custo, calendário e desempenho das plataformas comerciais e de defesa.”

Os utilizadores do software Senvol ML provêm de diversas indústrias, incluindo a aeroespacial, a da defesa e a médica.