Una IA madrileña descubre la "personalidad" de cada máquina para reducir errores en la fabricación automatizada
- El sistema desarrollado en Madrid detecta diferencias entre máquinas aparentemente idénticas y adapta su funcionamiento
Una inteligencia artificial desarrollada en la Comunidad de Madrid es capaz de analizar la "personalidad" de cada máquina industrial para detectar diferencias de funcionamiento y reducir errores en los procesos de fabricación automatizada.
El sistema ha sido desarrollado por investigadores del Instituto Madrileño de Estudios Avanzados IMDEA Materiales, en Getafe, en colaboración con el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley de Estados Unidos. Su objetivo es mejorar la precisión y fiabilidad de sistemas industriales en los que intervienen numerosas máquinas.
Aunque dos equipos sean de la misma marca y modelo, su funcionamiento no tiene por qué ser exactamente idéntico. Pequeñas variaciones en su rendimiento pueden acumularse con el tiempo y acabar provocando defectos importantes en los productos fabricados.
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La nueva IA aborda precisamente este problema. En lugar de aplicar una única estrategia a todas las máquinas, el algoritmo analiza primero el comportamiento de cada una y crea un perfil específico de rendimiento.
Cuando los equipos presentan características suficientemente similares, el sistema puede aplicar una estrategia de optimización conjunta. Si, por el contrario, encuentra diferencias relevantes, opta por una optimización individualizada para cada máquina, dando prioridad a la precisión.
Una prueba con tres impresoras 3D
Para comprobar la eficacia del método, los investigadores realizaron un experimento con tres impresoras 3D aparentemente idénticas: pertenecían a la misma marca y modelo y contaban incluso con números de serie muy próximos.
El algoritmo fue capaz de detectar diferencias de comportamiento entre ellas y determinó que cada impresora necesitaba una estrategia de optimización propia.
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Los resultados mostraron una reducción significativa de los errores en el peso de las piezas impresas frente a un sistema que trataba a las tres máquinas como si tuvieran exactamente el mismo comportamiento.
Además de aumentar la precisión, esta tecnología puede contribuir a ahorrar tiempo y recursos al reducir el número de experimentos fallidos, algo especialmente relevante en laboratorios y fábricas cada vez más automatizados.
Una tecnología aplicable a otros sectores
Aunque la investigación se ha probado en el ámbito de la impresión 3D, sus responsables consideran que el método puede trasladarse a otros campos en los que es necesario realizar experimentos de forma rápida y repetida.
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Entre sus posibles aplicaciones figuran el desarrollo de nuevos materiales, la síntesis química y la calibración de sensores. También puede resultar especialmente útil en sectores en los que la precisión y la reproducibilidad son fundamentales, como la arquitectura o la industria aeroespacial.
El trabajo ha contado con la participación de los investigadores Christina Schenk, Miguel Hernández del Valle, Luis Calero y Maciej Haranczyk, de IMDEA Materiales, junto con Marcus Noack, del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley.
