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Uma máquina pode ser treinada para pintar como Jackson Pollock? Mais especificamente, a impressão 3D pode aproveitar as técnicas distintas do Pollock para imprimir formas complexas com rapidez e precisão?
“Eu queria saber se é possível replicar Jackson Pollock e fazer engenharia reversa do que ele fez”, disse L. Mahadevan, professor de matemática aplicada Lola England de Valpine na Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas John A. Paulson de Harvard (SEAS) , e Professor de Biologia Organísmica e Evolutiva, e de Física na Faculdade de Artes e Ciências (FAS).
Mahadevan e sua equipe combinaram física e aprendizado de máquina para desenvolver uma nova técnica de impressão 3D que pode criar rapidamente padrões físicos complexos – incluindo a replicação de um segmento de uma pintura de Pollock – aproveitando a mesma instabilidade natural do fluido que Pollock usou em seu trabalho.
A pesquisa está publicada em Matéria Suave.
A impressão 3D e 4D revolucionou a fabricação, mas o processo ainda é extremamente lento.
A questão, como geralmente é, é a física. As tintas líquidas estão sujeitas às regras da dinâmica dos fluidos, o que significa que quando caem de uma altura, tornam-se instáveis, dobrando-se e enrolando-se sobre si mesmas. Você pode observar isso em casa, espalhando mel em uma torrada.
Há mais de duas décadas, Mahadevan forneceu uma explicação física simples deste processo, e mais tarde sugeriu como Pollock poderia ter usado intuitivamente estas ideias para pintar à distância.
Hoje, a maioria das técnicas de impressão 3D e 4D colocam o bocal de impressão a milímetros da superfície, praticamente eliminando a instabilidade dinâmica do fluxo líquido.
Mas Mahadevan tem um lema: usar a física, em vez de evitá-la.
“Queríamos desenvolver uma técnica que pudesse tirar proveito das instabilidades de dobramento e enrolamento, em vez de evitá-las”, disse Gaurav Chaudhary, ex-bolsista de pós-doutorado no SEAS e primeiro autor do artigo.
Pollock compôs suas famosas pinturas de gotejamento colocando uma tela no chão e borrifando, derramando, pingando e espirrando tinta de cima para baixo. Para o olho destreinado, sua técnica pode parecer aleatória, mas Pollock sempre afirmou ter controle total sobre o fluxo da tinta.
Apelidado de “action painting”, Pollock desenhou o espaço acima da tela – criando formas no ar que cairiam na tela abaixo.
“Se você olhar para as impressoras 3D tradicionais, você fornece a elas um caminho do ponto A ao ponto B e o bico deposita tinta ao longo desse caminho especificado”, disse Chaudhary. “Mas a abordagem de Pollock de atirar tinta de uma altura significava que mesmo que sua mão estivesse se movendo em uma trajetória específica, a tinta não seguia essa trajetória por causa da aceleração obtida com a gravidade. Um pequeno movimento poderia resultar em grandes respingos de tinta. . Usando esta técnica, você pode imprimir comprimentos maiores do que pode mover porque ganha essa aceleração livre da gravidade.”
A questão era: como controlá-lo?
Para aprender como manipular o bico para imprimir à distância e controlar o enrolamento do fluido, Mahadevan e Chaudhary, juntamente com os co-autores Stephanie Christ, uma ex-aluna do Soft Math Lab de Mahadevan e A. John Hart, professor de Engenharia Mecânica no MIT, combinou a física do enrolamento com o aprendizado por reforço profundo, que é uma abordagem algorítmica para melhorar o desempenho de forma iterativa. Mahadevan e sua equipe usaram técnicas desenvolvidas por Petros Koumoutsakos, Herbert S. Winokur, Jr. Professor de Computação em Ciência e Engenharia no SEAS.
“Com o aprendizado por reforço profundo, o modelo pode aprender com seus erros e ficar cada vez mais preciso a cada tentativa”, disse Chaudhary.
Usando essa técnica, os pesquisadores imprimiram uma série de formas complexas, pintando como Pollock e até decorando um biscoito com calda de chocolate.
Os pesquisadores usaram fluidos simples para esta pesquisa, mas a abordagem poderia ser expandida para incluir fluidos mais complexos, como polímeros líquidos, pastas e diversos tipos de alimentos.
“Aproveitar processos físicos para resultados funcionais é uma marca registrada do comportamento inteligente e está no cerne do projeto de engenharia. Este pequeno exemplo sugere, mais uma vez, que compreender a evolução do primeiro pode nos ajudar a ser melhores no segundo”, disse Mahadevan .
À medida que a pesquisa continua, não há como dizer onde Mahadevan poderá procurar inspiração em seguida.
“Quando você está no laboratório de Maha, nada está fora de questão”, disse Chaudhary.
A pesquisa foi apoiada em parte pela National Science Foundation sob a concessão DMR-2011754 e pela Simons Foundation.
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