La impresión 3D de objetos utilizando metal es una técnica bien establecida, pero tiende a ser demasiado compleja, costosa o imprecisa para igualar los métodos tradicionales a escala. Armado con 14 millones de dólares de Nvidia y Boeing, forma libre pretende cambiar eso mediante la construcción de un nuevo proceso de impresión aditiva de metal que, según dice, cambia el juego, y sí, también hay un ángulo de IA.
Los cofundadores Erik Palitsch (CEO) y TJ Ronacher (presidente) trabajaron en SpaceX, donde fueron arquitecto principal y analista principal, respectivamente, de los motores Merlin y otros programas. Mientras estaban allí, vieron el potencial de la impresión 3D de piezas metálicas, pero también experimentaron de primera mano las deficiencias del método.
“Vimos el potencial de la impresión en metal; tiene el potencial de transformar básicamente cualquier industria que fabrique objetos metálicos. Pero la adopción ha sido lenta y el éxito, en el mejor de los casos, marginal”, afirmó Palitsch. “¿Por qué no es práctico utilizarlo a escala? Fundamentalmente, por tres cosas: calidad deficiente e inconsistente; velocidad: las imprentas comerciales son muy lentas; y costo: el precio de estas impresoras es astronómico”.
Llegaron a la conclusión de que si podían poner en práctica el proceso para proporcionar un servicio de impresión en lugar de vender una impresora, podrían resolver todo el problema. Entonces se unieron a Tasso Lappas, ex CTO de Velo3D, para iniciar Freeform.
El principal error que cometían las empresas era utilizar máquinas CNC, que se utilizan habitualmente en la fabricación tradicional, como modelo para el negocio de impresión de metales. En ese caso, vendes la máquina y su software, y la haces funcionar con cualquier forma y proceso que utilices. Pero el aditivo metálico es diferente, afirmó Palitsch.
“La forma en que funcionan estas cosas hoy en día es en 'bucle abierto': básicamente reproducen un archivo”, explicó. “Tenían que ser más inteligentes que eso, porque el proceso mediante el cual se funde polvo de metal con un láser es extremadamente complicado y, en cierto modo, infinitamente variable”.
Vender una máquina a la gente y decir “conviértete en un experto para hacerla funcionar, buena suerte” no es una receta para el éxito.
“Pero cuando decides que no vas a construir y empaquetar una impresora en una caja, cuando tienes la libertad de construir una fábrica automatizada desde cero, hay muchas cosas que puedes hacer”, dijo Palitsch.
Su solución es proporcionar impresión como servicio mediante un proceso de circuito cerrado en una máquina personalizada que monitorea la impresión en una escala de microsegundos, ajustando varios factores para lograr el tipo de impresión que se espera en un lugar de trabajo como SpaceX.
La compañía tiene muchos avances tecnológicos de los que presumir, pero los dos más inmediatamente relevantes son el circuito de retroalimentación y la IA que lo gestiona.
“Tenemos retroalimentación de visión por computadora de alta velocidad en nuestro sistema que se ejecuta a escala de microsegundos, y todos esos datos se procesan en FPGA y GPU de última generación. Tuvimos que construir toda esta pila nosotros mismos a partir de material que sólo estuvo disponible en los últimos años”, dijo Palitsch.
El sistema de circuito cerrado con monitoreo en tiempo real mitiga los problemas de calidad y al mismo tiempo permite una impresión rápida de geometrías complejas. Y al operar como un servicio de impresión, mantienen simple el modelo de negocio.
Pero hacer que esa parte del sistema funcionara requirió el segundo avance tecnológico: un modelo de aprendizaje automático lo suficientemente rápido y experto para realizar ese monitoreo.
“Erik y TJ vivieron esto y llegaron a las mismas conclusiones: esta industria requería un nivel de computación y sensores que nadie había implementado antes”, dijo Lappas.
“Para comprender adecuadamente cómo controlar el proceso, necesitábamos conjuntos de datos que funcionaran en escalas de tiempo que nadie tenía. Así que comenzamos a construir un sistema de telemetría de última generación, una plataforma que recopilaría conjuntos de datos seleccionados, controlados y casi autoetiquetados”.
Estos datos les permitieron iniciar un modelo para generar más datos para un modelo mejor, y así sucesivamente.
Pero luego se toparon con la necesidad de acelerar.
“Hay muchas cosas que tenemos en común con los modelos generativos y muchas cosas que no. Pero una cosa que es absolutamente diferente es la latencia”, explicó Lappas. “Nuestra inferencia debe ocurrir en microsegundos para que podamos cerrar el círculo de estos procesos”. Sin una solución disponible para los datos o el cálculo, tuvieron que crear la combinación GPU/FPGA “IA con esteroides” desde cero.
Un efecto secundario consecuente: Freeform está “construyendo el conjunto de datos de aditivos metálicos más grande del mundo; es por eso que compañías como Boeing están recurriendo a nosotros”, dijo Palitsch. “Tenemos esta capacidad fundamental de recopilación y procesamiento de datos que nadie más tiene”.
Si a esto le sumamos los beneficios fundamentales de la fabricación basada en la impresión, como la agilidad y versatilidad de las fábricas, obtenemos un caso de negocio bastante convincente.
AE Ventures y Nvidia de Boeing invirtieron un total de 14 millones de dólares, aunque se negaron a desglosarlo más. La inversión de cada empresa viene con ventajas: Nvidia les da acceso a los H100 y otro hardware informático, mientras que Boeing los guiará a través del proceso de calificación de proveedores y probablemente comprará un montón de piezas. (Freeform también se unirá al programa de inicio Inception de Nvidia).
Palitsch dijo que tienen clientes en los sectores aeroespacial, automotriz, industrial y energético, “los nueve en total”. Se negaron a incluir nada en el registro, pero mencionaron que fabrican de todo, desde componentes para motores de cohetes hasta piezas de escape para autos de Fórmula 1. Planean usar el dinero para crecer, desarrollar su próxima generación de impresoras (mucho más rápidas) y contratar hasta alrededor de 55 personas en total durante el próximo año.
Admitió que su enfoque ha tomado tiempo para pasar de la teoría a la realidad, pero que su enfoque técnico y metódico es también lo que permitió su éxito.
“Fue una transición lenta”, dijo Palitch. “Pero miro hacia atrás… con seis personas, construimos, desde cero, la plataforma de fusión por láser más rápida del planeta, y el hardware y software para ella. Hicimos cosas que la gente decía que no podías hacer”.
