Novos Materiais Impressos em 3D Detectam Seus Próprios Movimentos

Uma equipe de pesquisadores do MIT desenvolveu um novo método para imprimir materiais em 3D com propriedades mecânicas ajustáveis, o que permite que eles detectem seus próprios movimentos e interações com o ambiente. A equipe criou as estruturas de detecção com um material e uma única tentativa em uma impressora 3D.

Eles primeiro pegaram materiais em malha impressos em 3D e incorporaram redes de canais cheios de ar na estrutura durante o processo de impressão. Em seguida, eles puderam extrair informações sobre como o material está se movendo medindo as mudanças de pressão dentro desses canais quando a estrutura é comprimida, dobrada ou esticada.

Os materiais em malha consistem em células únicas em um padrão repetido, e alterando o tamanho ou a forma das células, as propriedades mecânicas do material são alteradas.

A nova técnica pode eventualmente ajudar a criar robôs macios flexíveis com sensores embutidos que permitam que os robôs entendam sua postura e movimentos. Isso também pode levar ao desenvolvimento de dispositivos inteligentes vestíveis personalizáveis.

Lillian Chin é coautora principal e aluna de pós-graduação no Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (CSAIL).

“A ideia por trás desse trabalho é que podemos pegar qualquer material que possa ser impresso em 3D e ter uma maneira simples de rotear canais por toda a estrutura para que possamos obter sensorização com estrutura. E se você usar materiais realmente complexos, então você pode ter movimento, percepção e estrutura, tudo em um”, disse Chin.

O artigo também inclui o coautor principal Ryan Truby, ex-pesquisador pós-doutorado do CSAIL e atual professor assistente da Northwestern University; Annan Zhang, aluna de pós-graduação do CSAIL; e a autora sênior Daniela Rus, professora de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação e diretora do CSAIL.

A pesquisa foi publicada em Science Advances.

Técnica de Impressão 3D

A equipe se baseou na impressão 3D para incorporar canais cheios de ar diretamente nas estruturas que formam a malha. Quando a estrutura sofre movimento ou é comprimida, os canais se deformam e o volume de ar dentro muda. Esse processo permite que os pesquisadores meçam a mudança correspondente de pressão com um sensor de pressão padrão, o que fornece feedback sobre como o material está se deformando.

“Se você esticar uma banda de borracha, leva um pouco de tempo para voltar ao lugar. Mas como estamos usando ar e as deformações são relativamente estáveis, não obtemos as mesmas propriedades variáveis no tempo. As informações que saem do nosso sensor são muito mais limpas”, diz Chin.

A equipe incorporou canais na estrutura usando impressão 3D por processamento de luz digital. O método envolve a estrutura sendo desenhada a partir de um pool de resina e endurecida em uma forma precisa usando luz projetada. Uma imagem é então projetada sobre a resina úmida e as áreas atingidas pela luz são curadas.

À medida que o processo avança, a resina pegajosa goteja e fica presa dentro dos canais, o que significava que a equipe teve que remover qualquer resina excessiva antes que ela endurecesse. Eles fizeram isso usando uma combinação de ar comprimido, vácuo e limpeza intricada.

“Teremos que fazer mais brainstorming do lado do design para pensar sobre esse processo de limpeza, pois é o principal desafio”, continua Chin.

A equipe usou esse processo para criar várias estruturas em malha e demonstrou como os canais cheios de ar podiam gerar feedback claro quando as estruturas eram comprimidas ou dobradas.

Robôs Macios HSA

O grupo de pesquisadores também incorporou sensores em auxéticos de cisalhamento manual (HSA), que são uma nova classe de materiais desenvolvidos para robôs macios motorizados. Os HSA podem ser esticados e torcidos ao mesmo tempo, permitindo que eles atuem como atuadores de robôs macios eficazes. No entanto, os HSA são difíceis de “sensorizar” devido às suas formas complexas.

A equipe imprimiu em 3D um desses robôs macios HSA, que foi capaz de realizar vários movimentos, como dobrar e torcer. Em seguida, ele foi submetido a uma série de movimentos por mais de 18 horas, e os dados do sensor foram usados para treinar uma rede neural que podia prever com precisão o movimento do robô.

“Cientistas de materiais têm trabalhado arduamente para otimizar materiais arquitetados para funcionalidade. Isso parece uma ideia simples, mas muito poderosa, para conectar o que esses pesquisadores têm feito com esse reino da percepção. Assim que adicionamos sensorização, então robóticos como eu podem entrar e usar isso como um material ativo, não apenas passivo”, diz Chin.

“Sensorizar robôs macios com sensores contínuos semelhantes à pele tem sido um desafio aberto no campo. Esse novo método fornece capacidades proprioceptivas precisas para robôs macios e abre a porta para explorar o mundo por meio do toque”, continua Rus.

Chin e a equipe dizem que o futuro dessa tecnologia pode levar a coisas como capacetes de futebol personalizados para a cabeça de um jogador específico. Esses capacetes teriam capacidades de sensorização dentro da estrutura interna, aumentando a precisão do feedback de colisões em campo.