L'impression 3D d'objets à l'aide de métal est une technique bien établie, mais elle a tendance à être trop complexe, coûteuse ou imprécise pour correspondre aux méthodes traditionnelles à grande échelle. Armé de 14 millions de dollars de Nvidia et Boeing, Freeform vise à changer cela en créant un nouveau processus d'impression additive métallique qui, selon lui, change la donne – et oui, il y a aussi un angle d'IA.
Les cofondateurs Erik Palitsch (PDG) et TJ Ronacher (président) ont tous deux travaillé chez SpaceX, où ils étaient respectivement architecte principal et analyste principal des moteurs Merlin et d'autres programmes. Là-bas, ils ont constaté le potentiel de l’impression 3D de pièces en utilisant du métal, mais ont également constaté les inconvénients de la méthode.
« Nous avons vu le potentiel de l’impression sur métal ; il a le potentiel de transformer pratiquement n’importe quelle industrie fabriquant des objets métalliques. Mais l’adoption a été lente et le succès a été, au mieux, marginal », a déclaré Palitsch. « Pourquoi n’est-il pas pratique à utiliser à grande échelle ? Fondamentalement, à cause de trois choses : une qualité merdique et incohérente ; vitesse – les imprimeurs commerciaux sont très lents ; et le coût – le prix de ces imprimantes est astronomique.
Ils ont conclu que s’ils pouvaient opérationnaliser le processus pour fournir un service d’impression plutôt que de vendre une imprimante, ils pourraient tout ouvrir complètement. Ils se sont donc associés à Tasso Lappas, ancien CTO de Velo3D, pour lancer Freeform.
La principale erreur des entreprises a été d’utiliser des machines CNC, couramment utilisées dans la fabrication traditionnelle, comme modèle pour le secteur de l’impression sur métal. Dans ce cas, vous vendez la machine et son logiciel et vous la faites fonctionner sous toutes les formes et tous les processus que vous utilisez. Mais l'additif métallique est différent, a déclaré Palitsch.
« La façon dont ces choses fonctionnent aujourd'hui est qu'elles fonctionnent en « boucle ouverte » : elles reproduisent essentiellement un fichier », a-t-il expliqué. « Ils devaient être plus intelligents que cela, car le processus par lequel vous faites fondre une poudre métallique avec un laser est extrêmement compliqué et, d'une manière, infiniment variable. »
Vendre une machine aux gens et leur dire « devenez un expert pour la faire fonctionner, bonne chance » n'est pas la recette du succès.
« Mais lorsque vous décidez de ne pas construire et emballer une imprimante dans une boîte, lorsque vous avez la liberté de construire une usine automatisée à partir de zéro, vous pouvez faire beaucoup », a déclaré Palitsch.
Leur solution consiste à fournir l'impression en tant que service en utilisant un processus en boucle fermée dans une machine personnalisée qui surveille l'impression à l'échelle de la microseconde, en ajustant divers facteurs pour obtenir le type d'impression attendu dans un lieu de travail comme SpaceX.
L’entreprise peut se vanter de nombreuses avancées technologiques, mais les deux plus pertinentes sont la boucle de rétroaction et l’IA qui la gère.
« Nous disposons d'un retour de vision par ordinateur à grande vitesse sur notre système qui fonctionne à l'échelle de la microseconde, et toutes ces données sont traitées sur des FPGA et des GPU de pointe. Nous avons dû construire nous-mêmes toute cette pile à partir de produits qui ne sont devenus disponibles que ces dernières années », a déclaré Palitsch.
Le système en boucle fermée avec surveillance en temps réel atténue les problèmes de qualité tout en permettant une impression rapide de géométries complexes. Et en fonctionnant comme un service d’impression, ils maintiennent le modèle commercial simple.
Mais pour que cette partie du système fonctionne, il fallait une deuxième avancée technologique : un modèle d'apprentissage automatique suffisamment rapide et suffisamment expert pour effectuer réellement cette surveillance.
« Erik et TJ ont vécu cela et sont parvenus aux mêmes conclusions, à savoir que cette industrie nécessitait un niveau de calcul et de capteurs que personne n'avait jamais déployé auparavant », a déclaré Lappas.
« Pour bien comprendre comment contrôler le processus, nous avions besoin d’ensembles de données fonctionnant à des échelles de temps que personne n’avait. Nous avons donc commencé à construire un système de télémétrie de pointe, une plate-forme qui collecterait des ensembles de données organisés, contrôlés et presque auto-étiquetés.
Ces données leur ont permis d'amorcer un modèle pour générer plus de données pour un meilleur modèle, et ainsi de suite.
Mais ensuite ils se sont heurtés à la nécessité d’aller vite.
« Nous avons beaucoup de points communs avec les modèles génératifs, mais pas beaucoup. Mais une chose qui est absolument différente est la latence », a expliqué Lappas. « Notre inférence doit se produire en quelques microsecondes afin que nous puissions boucler la boucle de ces processus. » En l’absence de solution standard disponible pour les données ou le calcul, ils ont dû créer le combo GPU/FPGA « IA sous stéroïdes » à partir de zéro.
Un effet secondaire conséquent : Freeform « construit le plus grand ensemble de données sur les additifs métalliques au monde – c'est pourquoi des entreprises comme Boeing font appel à nous », a déclaré Palitsch. « Nous disposons de cette capacité fondamentale de collecte et de traitement de données que personne d’autre n’a. »
Ajoutez à cela les avantages fondamentaux de la fabrication basée sur l’impression, comme l’agilité et la polyvalence des usines, et cela constitue une analyse de rentabilisation assez convaincante.
AE Ventures de Boeing et Nvidia ont investi un total de 14 millions de dollars, mais ont refusé de détailler davantage ce montant. L'investissement de chaque entreprise comporte des avantages : Nvidia leur donne accès aux H100 et à d'autres matériels informatiques, tandis que Boeing les guidera tout au long du processus de qualification des fournisseurs et achètera probablement un certain nombre de pièces. (Freeform rejoindra également le programme de démarrage Inception de Nvidia.)
Palitsch a déclaré avoir des clients dans les secteurs de l'aérospatiale, de l'automobile, de l'industrie et de l'énergie, « les neuf au total ». Ils ont refusé de divulguer quoi que ce soit, mais ont mentionné qu'ils fabriquaient de tout, des composants de moteurs de fusée aux pièces d'échappement pour les voitures de Formule 1. Ils prévoient d'utiliser l'argent pour se développer, construire leur prochaine génération d'imprimantes (beaucoup plus rapides) et embaucher jusqu'à environ 55 personnes au total au cours de la prochaine année.
Il a admis que leur approche a mis du temps à passer de la théorie à la réalité, mais que leur approche méthodique et technique est également ce qui a permis leur succès.
« C'était une transition lente », a déclaré Palitch. « Mais j'y repense… avec six personnes, nous avons construit, à partir de zéro, la plate-forme de fusion laser la plus rapide de la planète, ainsi que le matériel et les logiciels nécessaires. Nous avons fait des choses que les gens disaient que vous ne pouviez pas faire.