#Startup3D: Exponential Technologies y la optimización de procesos productivos con IA

La optimización de parámetros para impresión 3D es un área de la fabricación aditiva que actualmente está experimentando un gran crecimiento a nivel de innovación. Para que las empresas puedan escalar la producción y añadir más impresoras a su maquinaria, hay que tener en cuenta cuánto tiempo y coste se destinará al desarrollo de parámetros adicionales de la impresora. Este es uno de los retos que la startup Exponential Technologies (xT) ha estado abordando y logrando un gran éxito al proporcionar una plataforma de inteligencia artificial (IA) y un sistema de gestión de la investigación que permite a las empresas optimizar los procesos y los parámetros de las máquinas, así como la composición del material. Fue fundada en 2019, xT nace para desarrollar y llevar al mercado los algoritmos de IA/ML desarrollados por Pavel Cacivkin. Desde entonces, la startup ha conseguido cierta popularidad, incluso ha sido nombrada ganadora del Formnext Startup Challenge 2019, que junto a otros reconocimientos, permitirán a la startup a expandir su presencia en Alemania. Hablamos con Matthias Kaiser, CEO de xT, para saber más sobre cómo la startup está utilizando la IA y el aprendizaje automático para optimizar los procesos de producción para sus clientes en el sector de la fabricación aditiva.

3DN: ¿Puedes presentarte y contar cómo empezaste a trabajar con la impresión 3D?

En Exponential Technologies nos hemos propuesto impulsar la adopción masiva de la fabricación aditiva (FA) como método de fabricación industrial. La integración de la FA en un proceso de producción consume muchos recursos y puede llevar años. Las máquinas y las soluciones de software existentes requieren un alto nivel de experiencia en FA para lograr resultados finales óptimos. Esto hace que la tecnología siga siendo sólo una opción para los más innovadores y los primeros en adoptarla. Sin embargo, para llegar a un mercado masivo, el uso de los procesos de impresión 3D debe ser mucho más fácil e intuitivo para que también los usuarios con poca experiencia puedan lograr buenos resultados en las piezas finales. Uno de los principales problemas no resueltos son los parámetros de la impresora. Los parámetros estándar proporcionados por los fabricantes de máquinas, a menudo no son suficientes para los procesos del usuario final y requieren cierta personalización. Sin embargo, el desarrollo de estos es un proceso costoso y que requiere mucho tiempo.

El equipo celebrando el segundo aniversario de la empresa. | Créditos: Exponential Technologies

3DN: ¿Cuáles son las ventajas y retos de utilizar la IA y el aprendizaje automático en la fabricación aditiva?

Nuestra plataforma xT AMi permite desarrollar y optimizar de forma rápida y sencilla los parámetros de las impresoras 3D, así como recopilar información sobre aplicaciones, máquinas, procesos y materiales. Para ello, combinamos diferentes algoritmos de IA y aprendizaje automático con los datos y la ciencia de los materiales ya existentes. En un primer momento, esto permite al usuario desarrollar y optimizar los parámetros de la impresora utilizando menos experimentación en la vida real. Sin embargo, el objetivo final es conseguir «acertar a la primera», lo que significaría no tener que experimentar realmente. Este objetivo, sin embargo, requerirá una cantidad de datos mucho mayor que la disponible actualmente. Aquí también tenemos planes sobre cómo organizar e incentivar el intercambio de datos entre las múltiples partes interesadas, como los usuarios finales, los fabricantes de máquinas y materiales, las organizaciones de investigación y muchos otros.

3DN: ¿Con qué proceso de impresión 3D trabajáis más a menudo? ¿Con cuáles no soléis trabajar?

Dado que nuestro director de tecnología, Pavel Cacivkin, tiene experiencia en el procesamiento láser, nuestro primer contacto con la FA fue la fusión láser por lecho de polvo (LPBF). Sin embargo, en los últimos 3 años hemos realizado muchos proyectos en otras tecnologías 3D como FFF, SLA, WAAM y otras. Como planeamos un producto con una aplicación enfocada y los flujos de trabajo de desarrollo de parámetros y conjuntos de datos varían significativamente entre las diferentes tecnologías de FA, hemos decidido construir primero una solución para los procesos de lecho de polvo y luego ampliar el enfoque a otras tecnologías. Sin embargo, los algoritmos que utilizamos, los flujos de trabajo digitales y la gestión de datos son generales y no específicos. Esto significa que en una fase posterior podemos utilizar la misma estructura para añadir datos de otros procesos 3D para incorporarlos a nuestra plataforma.

La asociación de xT con la empresa de materiales de alto rendimiento Aubert & Duval reducirá los obstáculos a la implantación de las tecnologías 3D a escala. | Créditos: Exponential Technologies

3DN: ¿Cómo gestiona vuestro software la interacción entre la máquina y el material?

A diferencia de otras soluciones del mercado, la nuestra no utiliza modelos de interacción basados en la física para la interacción máquina-material. Utilizamos los llamados algoritmos de aprendizaje activo. Estos algoritmos utilizan los datos y conocimientos existentes como punto de partida para explorar las reglas que rigen las interacciones máquina-material. Nuestra solución ofrece la ventaja de no asumir interacciones y condiciones ideales, que son inexistentes en un entorno de producción. Esto hace que xT AMi sea resistente a las influencias del entorno, a las variaciones dentro de las máquinas, a los errores de medición y a muchos otros factores. También podemos construir gemelos digitales de las máquinas, lo que a su vez permitirá la traslación de los parámetros de las máquinas entre diferentes impresoras.

3DN: ¿Cuáles son los proyectos futuros de Exponential Technologies?

Actualmente nos encontramos en una fase de crecimiento exponencial en cuanto al número de personas y proyectos. Nuestro equipo está formado por 12 personas, pero tenemos previsto duplicar este número en el próximo año. Esto requerirá una gran inversión para impulsar el crecimiento. Por eso estamos planeando una ronda de inversión Seed para el primer trimestre de 2022. Tenemos un grupo potencial de inversores que ya están interesados en unirse a nuestro primer inversor, APX, en la ronda Seed. Sin embargo, todavía hay espacio para más inversores.

Exponential Technologies fue elegida empresa ganadora del Formnext Startup Challenge en 2019.

Desde el punto de vista tecnológico, tenemos que resolver varios retos en los próximos meses y años. Para lograr nuestro objetivo de «acertar a la primera» necesitaremos grandes cantidades de datos. Sin embargo, también entendemos que los datos de los parámetros de las impresoras son valiosos y no se comparten fácilmente. Por eso estamos estableciendo asociaciones con diferentes actores del mercado de la FA para organizar el uso y el intercambio de los datos de los parámetros de las impresoras. En una fase posterior, tenemos previsto automatizar esta tarea mediante la implementación de Tecnologías de Libro Mayor Distribuido (DLT) en nuestra plataforma. Esto permitiría a nuestros usuarios generar, compartir y utilizar los datos garantizando la propiedad y la seguridad de los mismos. También trabajamos constantemente para mejorar el rendimiento y la facilidad de uso de nuestro software. Para ello necesitaremos socios de la industria y más manos en xT.

3DN: ¿Últimas palabras que quieras añadir?

Como he mencionado, nuestra solución requiere socios y probadores beta. Ya hemos contratado a Aubert & Duval como socio y tenemos un par de fabricantes de máquinas, dispositivos de prueba y materiales que firmarán nuestro acuerdo de colaboración en las próximas semanas. Así que, si estás interesado en unirte a nuestra red de socios, ponte en contacto con nosotros. Estamos buscando probadores beta para nuestra solución. Hasta ahora, ya tenemos un pequeño grupo de usuarios de prueba, y tenemos algunas plazas disponibles. Puedes encontrar más información aquí.

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