Robô testa tratamentos térmicos do aço mais de 10 vezes mais depressa

No interior do Instituto de Investigação em Materiais da Universidade de Tohoku, uma amostra de aço é aquecida num forno; em seguida, um braço robótico leva-a até um instrumento de raios X e depois até uma máquina de ensaios de impacto. Ninguém lhe toca entre as etapas. Terminado o próprio tratamento térmico, o manuseamento, a medição e a recolha de cada amostra demoram cerca de 800 segundos.

Para que um aço seja simultaneamente mais resistente e mais tenaz, é preciso explorar uma gama enorme de condições de processamento. Mesmo com a mesma liga, o tratamento térmico pode alterar drasticamente a microestrutura e as propriedades mecânicas do metal. Os metais estruturais maciços têm sido particularmente difíceis de automatizar, em comparação com os líquidos, os pós e as películas finas, porque cada amostra sólida tem de ser transportada, posicionada, aquecida, caracterizada e submetida a ensaios mecânicos, e cada uma destas etapas depende de equipamento grande e especializado.

A resposta da equipa foi um conjunto de ferramentas dedicadas ao manuseamento das amostras e um único computador que controla todos os instrumentos. A plataforma combina um forno de aquecimento por indução, um difratómetro de raios X (XRD) e uma máquina de ensaios de impacto em microescala, com um braço robótico a mover as amostras entre eles. Os investigadores usaram-na para executar revenidos em uma e em duas etapas num aço de baixa liga comercial JIS SCM435H, uma qualidade definida pelas normas industriais japonesas. Cada ensaio produz, em simultâneo, dados de processamento, de estrutura e de propriedades.

Os autores relatam que a avaliação mecânica atinge uma precisão comparável às medições feitas à mão pelos investigadores, enquanto a sequência experimental decorre mais de 10 vezes mais depressa. A plataforma inclui também uma ferramenta de otimização por IA, integrada no NIMS Orchestration System (NIMO), que já ajusta automaticamente os parâmetros de controlo do forno. O ciclo que fecharia o processo é descrito como trabalho futuro: a IA analisa cada resultado, propõe o tratamento térmico seguinte, a plataforma executa-o e devolve os novos dados.

Para as equipas de materiais, o ganho imediato é a amplitude. Os autores afirmam que o sistema poderia alargar substancialmente as condições de tratamento térmico que os investigadores conseguem explorar, e que gera os dados de que a IA precisa para aprender. A equipa não indica qualquer prazo para a utilização industrial, e o ciclo fechado ainda não foi demonstrado. Por enquanto, as provas abrangem uma única qualidade de aço, testada num único laboratório, e o objetivo declarado por Miyamoto é acelerar a descoberta autónoma de novas rotas de processamento e de materiais estruturais.