Computación gráfica para optimizar impresiones 3D

Los moldes, o matrices, son el primer paso para la producción masiva de objetos y se diseñan según la pieza que se quiere fabricar teniendo en cuenta muchas variables, como el tipo de material con el que se va a construir, la forma final que va a tener y las resistencias que debe soportar. Son los que después se ensamblan en una maquinaria que fabrica en forma masiva a partir de ese molde.

“El diseño de molde suele llevar varios meses, mientras más experiencia tiene el diseñador, y más conocimiento, el molde se hace más rápido y sin fallas. Pero alguien que no tiene suficiente conocimiento tal vez lo hace y luego detecta las fallas -que no desmolde o que tenga burbujas, etc-. La idea [de este desarrollo] es hacer este proceso de forma semi-automática, partiendo de un modelo 3D, -una descripción 3D de un objeto”, explica Emmanuel Iarussi, investigador asistente del CONICET en la Universidad Tecnológica Nacional (UTN).

El desarrollo se publicó en la revista de la Association for Computing Machinery (AMC) Transactions on Graphics, la de mayor impacto en el área, y fue presentado en la principal conferencia mundial en la temática, SIGGRAPH, que se llevó a cabo en Canadá. “Es la conferencia más grande en computación, en términos del número de asistentes, donde se junta la pata científica y la industria”, explica.

En colaboración con colegas de Japón, diseñaron CoreCavity, una herramienta que permite, al que diseñe y fabrique el molde, poder anticipar por computadora el comportamiento que va a tener el material y otras variables de acuerdo a la pieza que se quiera fabricar después con ese molde. “Permite pedirle al sistema que de la solución automática, por ejemplo, fabricar con la menor cantidad de  piezas posibles o con la menor cantidad de costuras al momento de unir las piezas, entre otras consideraciones”, explica Iarussi.

Permite, entonces que el usuario ponga restricciones sobre el objeto. “La computadora se encarga automáticamente de graficarlo, y puede hacer una inferencia de qué está bien y qué mal, pero la decisión final la tiene el usuario por lo que hay un doble control”, asegura.

La próxima conferencia Siggraph será en Japón, en diciembre, y uno de los trabajos de Iarussi y colegas fue seleccionado para presentarse allí, y será publicado también en la revista AMC Transactions On Graphics. En este caso se trata de un sistema para el diseño de objetos 3D a partir de formas planas que se pliegan luego (ver imagen). Mapeando la superficie 3D, en un dominio 2D para diseñar paneles deformables que llamaron FlexMaps. En este caso, también por usando diseño computacional sobre estructuras espiraladas que luego se pliegan en la forma 3D que se propone.

Computación gráfica, imitar y optimizar las habilidades humanas

El ser humano a partir de fotos, por ejemplo, reconstruye una forma 3D, explica el investigador. “Si te doy la foto de un auto y te doy plastilina, podés hacerlo, con mayor o menor habilidad. La pregunta es: ¿La máquina puede hacer eso? Podemos escribir un programa para decirle a la máquina que haga eso a partir de la foto?”, plantea.

Estas habilidades humanas que integran un sinnúmero de circuitos neuronales, que ‘llevan’ mucha información, es la que intentan imitar desde el desarrollo de la computación gráfica. Como explica Iarussi, “mucho los diseñadores gráficos [dentro del diseño industrial], hacen diseños conceptuales cuando están desarrollando un nuevo producto, a partir de fotos, imágenes 2D, con una herramienta de modelado, reconstruyen un modelo en 3D, desde ahí pasa a la etapa donde se construye y se prueba.

“La idea detrás de estas investigaciones es cómo aplicar la computación al diseño industrial, y algo que analizamos es cuánta información se pierde desde el diseño original 2D y no llega al desarrollo 3D”.