podrías tener un algoritmo que pueda ver todas las diferentes impresoras que estás operando, monitoreando constantemente y haciendo cambios según sea necesario, básicamente haciendo lo que un humano no puede hacer ", dijo Pattinson. Los investigadores entrenaron un modelo de visión por computadora de aprendizaje profundo mostrándole alrededor de 950, 000 imágenes capturadas automáticamente durante la producción de 192 objetos impresos. Cada una de las imágenes se etiquetó con la configuración de la impresora, como la velocidad y la temperatura de la boquilla de impresión y el caudal del material de impresión. El modelo también recibió información sobre qué tan lejos estaban esas configuraciones de los buenos valores, lo que le permitió al algoritmo aprender cómo surgen los errores. " Una vez entrenado, el algoritmo puede determinar con solo mirar una imagen qué configuración es correcta y cuál es incorrecta, por ejemplo, si una configuración en particular es demasiado alta o demasiado baja, y luego aplicar la corrección adecuada ", dijo Pattinson. " Y lo bueno es que las impresoras que utilizan este enfoque podrían recopilar datos continuamente, por lo que el algoritmo también podría mejorar continuamente ". Con este enfoque, Brion y Pattinson pudieron crear un algoritmo generalizable ; en otras palabras, se puede aplicar para identificar y corregir errores en objetos o materiales desconocidos, o incluso en nuevos sistemas de impresión. " Por ejemplo, si la boquilla se mueve demasiado rápido, a menudo termina con gotas de material, o si está expulsando demasiado material, las líneas impresas se superpondrán formando pliegues. " Los errores que surgen de configuraciones similares tendrán características similares, sin importar qué parte se imprima o qué material se utilice. Debido a que nuestro algoritmo aprendió las características generales compartidas en diferentes materiales, podría decir'Oh, las líneas impresas están formando pliegues, por lo tanto, es probable que estemos sacando demasiado material'". Como resultado, el algoritmo que se entrenó usando solo un tipo de material y sistema de impresión pudo detectar y corregir errores en diferentes materiales, desde polímeros de ingeniería hasta incluso salsa de tomate y mayonesa, en un tipo diferente de sistema de impresión. En el futuro, el algoritmo entrenado podría ser más eficiente y con