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Madrid crea IA que optimiza las máquinas de fabricación automatizada
El Instituto IMDEA Materiales ha desarrollado una IA que analiza personalidades de máquinas industriales para optimizar su funcionamiento y evitar errores de producción.
La Comunidad de Madrid ha desarrollado una Inteligencia Artificial que analiza las distintas personalidades de máquinas industriales de fabricación automatizada para evitar la producción de errores. En concreto, el Instituto Madrileño de Estudios Avanzados IMDEA Materiales de Getafe, en colaboración con el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (Estados Unidos), ha creado un algoritmo inteligente que puede detectar estas diferencias y optimizar su trabajo.
A pesar de ser de la misma marca y modelo e incluso tener números de serie muy similares, cada máquina puede comportarse de forma ligeramente diferente. Con el tiempo y a gran escala, estas diferencias pueden acumularse y dar lugar a importantes defectos. El sistema ideado analiza las sutiles diferencias de funcionamiento entre aparatos teóricamente idénticos y selecciona la estrategia de optimización más adecuada, reduciendo errores y mejorando la calidad del producto final.
Desafíos en la producción a gran escala
Uno de los desafíos en la producción automatizada a gran escala es que las máquinas, aunque sean del mismo modelo y marca, nunca se comportan de forma exactamente igual. Estas variaciones en su rendimiento pueden acumularse y provocar defectos graves, mermando la reproducibilidad y fiabilidad, especialmente en sectores de alta precisión como la fabricación aditiva para la arquitectura o la industria aeroespacial.
En lugar de aplicar una única solución para todos los aparatos, la IA creada realiza primero un diagnóstico para crear un perfil de rendimiento único para cada uno. Si son suficientemente similares, aplica una optimización conjunta para maximizar la eficiencia. Si, por el contrario, detecta diferencias significativas, activa una mejora individualizada para cada una, priorizando la precisión.
Validación con impresoras 3D
En su estudio para validar este método, el equipo usó tres impresoras 3D teóricamente idénticas (la misma marca, modelo y números de serie muy próximos). El algoritmo detectó diferencias apreciables entre ellas e identificó correctamente que cada una requería su propia estrategia de optimización.
Los resultados demostraron una reducción sustancial de los errores en el peso de las piezas impresas en comparación con un enfoque que trataba todas las máquinas por igual. Además de mejorar la precisión, también se ahorran recursos al evitar experimentos fallidos, un paso clave para los laboratorios y fábricas del futuro, totalmente automatizados.
Aunque el estudio se centró en la impresión 3D, la metodología es aplicable a otros campos que dependen de la experimentación de alto rendimiento, como el descubrimiento de nuevos materiales, la síntesis química o la calibración de sensores. En el estudio han estado involucrados los investigadores Christina Schenk, Miguel Hernández del Valle, Luis Calero y Maciej Haranczyk, del Instituto IMDEA Materiales, junto con Marcus Noack, del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley.
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