A impressão 3D de objetos usando metal é uma técnica bem estabelecida, mas tende a ser muito complexa, cara ou imprecisa para igualar os métodos tradicionais em escala. Armados com US$ 14 milhões da Nvidia e da Boeing, a Freeform pretende mudar isso, construindo um novo processo de impressão aditiva em metal que eles afirmam ser revolucionário — e sim, há um ângulo de IA também.
Os cofundadores Erik Palitsch (CEO) e TJ Ronacher (Presidente) trabalharam na SpaceX, onde foram arquiteto principal e analista líder dos motores Merlin e outros programas. Enquanto estavam lá, viram o potencial da impressão 3D de peças em metal, mas também experimentaram as deficiências do método em primeira mão.
“Vimos o potencial da impressão em metal; ela tem o potencial de transformar basicamente qualquer indústria que fabrica coisas de metal. Mas a adoção tem sido lenta e o sucesso, no melhor dos casos, marginal”, disse Palitsch. “Por que não é prático usar em escala? Fundamentalmente, por três razões: qualidade ruim e inconsistente; velocidade — impressoras comerciais são muito lentas; e custo — o preço dessas impressoras é astronômico.”
Eles concluíram que, se pudessem operacionalizar o processo para fornecer um serviço de impressão em vez de vender uma impressora, poderiam abrir todo o mercado. Assim, se uniram a Tasso Lappas, ex-CTO da Velo3D, para fundar a Freeform.
O principal erro que as empresas estavam cometendo era usar máquinas CNC, que são comumente usadas na fabricação tradicional, como modelo para o negócio de impressão em metal. Nesse caso, você vende a máquina e seu software, e faz funcionar com quaisquer formas e processos que você use. Mas a impressão aditiva em metal é diferente, disse Palitsch.
“A maneira como essas coisas funcionam hoje é que elas são ‘de loop aberto’ — elas estão basicamente reproduzindo um arquivo”, explicou. “Elas precisavam ser mais inteligentes do que isso, porque o processo pelo qual você derrete o pó de metal com um laser é extremamente complicado e, de certa forma, infinitamente variável.”
Vender uma máquina e dizer “torne-se um especialista para fazê-la funcionar, boa sorte” não é uma receita para o sucesso.
“Mas quando você decide que não vai construir e embalar uma impressora em uma caixa, quando você tem a liberdade de construir uma fábrica automatizada do zero, há muito que você pode fazer”, disse Palitsch.
A solução deles é fornecer impressão como um serviço usando um processo de loop fechado em uma máquina personalizada que monitora a impressão em uma escala de microssegundos, ajustando vários fatores para alcançar o tipo de impressão que é esperado em um local de trabalho como a SpaceX.
A empresa tem muitos avanços tecnológicos para se orgulhar, mas os dois mais imediatamente relevantes são o feedback loop e a IA que o gerencia.
“Temos feedback de visão computacional em alta velocidade em nosso sistema que opera em escala de microssegundos, e todos esses dados estão sendo processados em FPGAs e GPUs de última geração. Tivemos que construir toda essa pilha nós mesmos a partir de coisas que só se tornaram disponíveis nos últimos anos”, disse Palitsch.
O sistema de loop fechado com monitoramento em tempo real mitiga os problemas de qualidade, enquanto ainda permite a impressão rápida de geometrias complexas. E ao operar como um serviço de impressão, eles mantêm o modelo de negócios simples.
Mas fazer essa parte do sistema funcionar exigiu o segundo avanço tecnológico: um modelo de aprendizado de máquina rápido e experiente o suficiente para realmente realizar esse monitoramento.
“Erik e TJ viveram isso e chegaram às mesmas conclusões, que essa indústria exigia um nível de computação e sensores que ninguém havia implantado antes”, disse Lappas.
“Para entender corretamente como controlar o processo, precisávamos de conjuntos de dados funcionando em escalas de tempo que ninguém tinha. Então começamos a construir um sistema de telemetria de última geração, uma plataforma que coletaria conjuntos de dados curados, controlados e quase auto-rotulados.”
Esses dados permitiram que eles criassem um modelo para gerar mais dados para um modelo melhor, e assim por diante.
Mas então eles se depararam com a necessidade de velocidade.
“Há muito que temos em comum com modelos generativos, e muito que não temos. Mas uma coisa que é absolutamente diferente é a latência. Nossa inferência precisa acontecer em microssegundos para que possamos fechar o loop nesses processos”, explicou Lappas. Sem uma solução pronta disponível para os dados ou a computação, eles tiveram que construir a combinação de GPU/FPGA “IA em esteroides” do zero.
Um efeito colateral consequente: a Freeform está “construindo o maior conjunto de dados de impressão aditiva em metal do mundo — é por isso que empresas como a Boeing estão vindo até nós. Temos essa capacidade fundamental de coleta e processamento de dados que ninguém mais tem.”
Adicione isso aos benefícios fundamentais da fabricação baseada em impressão, como a agilidade e versatilidade das fábricas, e isso cria um caso de negócios bastante convincente.
Os investimentos da AE Ventures da Boeing e da Nvidia totalizaram US$ 14 milhões, embora tenham se recusado a detalhar mais. O investimento de cada empresa vem com vantagens: a Nvidia lhes dá acesso a H100s e outros hardwares de computação, enquanto a Boeing os guiará pelo processo de qualificação de fornecedores e provavelmente comprará várias peças. (A Freeform também se juntará ao programa de startups Inception da Nvidia.)
Palitsch disse que eles têm clientes nos setores aeroespacial, automotivo, industrial e de energia, “o pacote completo.” Eles se recusaram a colocar qualquer um no registro, mas mencionaram que estão fazendo tudo, desde componentes de motores de foguetes até peças de escapamento para carros de Fórmula 1. Eles planejam usar o dinheiro para escalar, construir sua próxima geração de impressoras (muito mais rápidas) e contratar até cerca de 55 pessoas no total ao longo do próximo ano.
Ele admitiu que sua abordagem levou tempo para crescer da teoria à realidade, mas que sua abordagem metódica e técnica também é o que possibilitou seu sucesso.
“Foi uma transição lenta”, disse Palitsch. “Mas eu olho para trás e… com seis pessoas, construímos, do zero, a plataforma de derretimento a laser mais rápida do planeta, e o hardware e software para isso. Fizemos coisas que as pessoas disseram que você não poderia fazer.