SZILARD A. KADOS  szilard.kados@deusto.es

JONATHAN RUIZ DE GARIBAY jonathan.garibay@deusto.es
Investigadores de DeustoTech Telecom

La fabricación aditiva o impresión 3D, como se conoce popularmente, es una tecnología que permite la fabricación rápida de objetos físicos tridimensionales, partiendo de un modelo virtual
creado con un programa informático de tipo CAD/CAM (Computer Aided Design/Computer Aided Manufacturing). La impresión 3D es un proceso aditivo porque los objetos tridimensionales se realizan por
medio de la deposición y consolidación de múltiples capas de  material, una encima de otra, hasta la creación completa del objeto.

La rápida proliferación de equipos de impresión 3D de bajo coste ha provocado que esta tecnología llegue a los hogares de hobistas y no se vea como un equipo caro e inaccesible. La tecnología de impresión 3D no es nueva. En 1984, Chuck Hull desarrolló la primera impresora 3D con tecnología estereolitográfica y la describió como «un sistema de generación de objetos físicos mediante la adición de capas sucesivas en secciones transversales del objeto». No ha sido hasta el año 2010 cuando esta tecnología ha sido accesible para todo el mundo, bajo diferentes tecnologías de adición e incluso con la aparición de impresoras 3D a color.
La tecnología de impresión 3D se utiliza principalmente para el prototipado rápido y para la fabricación distribuida, destacando su uso en ingeniería, diseño industrial, educación, industria dental, arquitectura, arte, automoción, industria aeroespacial y últimamente incluso en medicina.

¿Cómo se crean los objetos?

La industria del prototipado rápido ha aumentado considerablemente a lo largo del siglo XXI y gracias a ello disponemos de un gran número de procesos aditivos disponibles, una importante diversidad de materiales y diferentes impresoras 3D a nuestro alcance.
Si nos fijamos en los procesos aditivos, se diferencian entre sí por los materiales que utilizan y por los procesos de fabricación de los objetos. Algunos métodos fusionan el material para crear las capas como SLM (Selective Laser Melting), DMLS (Direct Metal Laser
Sintering), SLS (Selective Laser Sintering) o FDM (Fused Deposition Modeling); y otros solidifican el material líquido mediante diferentes técnicas como por ejemplo SLA (Stereolithography). Hay también tecnologías de inyección de pegamento en el compuesto de material
(Ink-Jet Printing), inyección de material curable con UV (PolyJet) o incluso fabricación de objetos laminados como LOM (Laminated Object Manufacturing).

Cada método tiene sus ventajas e inconvenientes y por ello,  dependiendo del prototipo a crear, se deben tener en consideración diferentes aspectos a la hora de elegir una impresora 3D u otra. La velocidad de impresión, el coste de la impresora y los consumibles,
las opciones de materiales y la capacidad de imprimir en color son algunos de las características más importantes.

Impresoras 3D en educación e investigación

La introducción de esta tecnología en el ámbito de la educación es inevitable y se están dando pasos en este sentido en el área de la ciencia y la ingeniería. Proporcionar a los estudiantes la posibilidad de fabricar las piezas que están diseñando es un salto cualitativo
en el mercado laboral.

La unidad de investigación DeustoTech-Telecom cuenta con dos impresoras de prototipado  3D, una que crea objetos a color y otra open source de bajo coste. A nivel técnico, la impresora profesional
trabaja con colores y funciona con tecnología «Ink-Jet Printing», tiene una precisión de 100μm (0,1mm) y una capacidad de volumen de impresión de 35×25×20cm. En cuanto a la impresora open source, es monocroma y funciona con tecnología «Fused Deposition Modelling», tiene una precisión de 300μm (0,3mm) y una capacidad de volumen de impresión de 20×20×25cm.

Futuro de la impresión 3D

Henry Ford, fundador de la compañía Ford Motor Company y padre de las cadenas de producción moderna, dijo «el verdadero progreso es el que pone la tecnología al alcance todos». Podemos pensar en
impresoras 3D creando objetos sencillos u otros inimaginables, desde piezas de repuesto para un coche hasta órganos humanos. La tecnología ya está inventada y desarrollada y resulta increíble cómo grupos de trabajo de todo el mundo ya están desarrollando impresoras 3D para crear comida, ropa, medicinas o prótesis médicas personalizadas.
Es cierto que aún nos encontramos en una primera fase de adopción de la tecnología de impresión 3D, pero la gran aceptación que está teniendo en las comunidades DIY (Do It Yourself) o en la investigación, es un buen augurio de la importancia que puede llegar
a tener en la sociedad del futuro.

ENRIQUE ONIEVA CARACUEL. Investigador Post-Doctoral en DeustoTech Mobility. Profesor de Inteligencia Artificial en el Máster  en Ingeniería Informática

Hoy en día, la congestión en las autovías es un problema global, de hecho, casi todas las naciones lo sufren en mayor o menor grado. Entre otras incidencias, ésta causa pérdidas comerciales debido al
aumento de tiempo de viaje y pone en peligro la calidad del medio ambiente debido a las mayores emisiones de CO2 resultantes del atasco. Se estima que los gastos ocasionados por la congestión aumentarán en aproximadamente un 50% para 2050. Por estas razones, el control del tráfico para aliviar la congestión de la carretera es un problema importante a tratar por los Sistemas de Transporte Inteligentes.

Por otra parte, el adelantarse a las congestiones es un componente clave de los Sistemas de Transporte Inteligentes, dado que las predicciones dadas pueden ser utilizadas tanto por los conductores, con el fin de replanificar sus rutas, como por los gestores de tráfico y autoridades, para mejorar el tráfico vehicular.

Hay una serie de circunstancias específicas que causan o agravan la congestión, la mayoría de ellas reducen la capacidad de una   carretera en un tramo determinado, o durante un determinado periodo de tiempo. En muchas ciudades altamente pobladas la congestión vehicular es recurrente, y se atribuye a la gran demanda del tráfico. La mayoría del resto se atribuye a incidentes de tránsito, obras viales y eventos climáticos. Es difícil predecir en qué  condiciones un atasco sucede, pues puede ocurrir de repente. Se ha constatado que los incidentes pueden causar repercusiones, que luego se difunden y crean un atasco.
Gracias a la alta sensorización de la que disponen las vías en la actualidad, es posible conocer el estado de la vía (número de vehículos, velocidad promedio, y un largo etcétera) en multitud de sus puntos, y con una frecuencia lo suficientemente alta como para que los datos obtenidos sean prácticamente intratables por operadores humanos. Es ahí donde las técnicas de inteligencia artificial y de minería de datos entran en juego para, a partir de grandes cantidades de datos, extraer conocimiento que pueda resultar de interés tanto para los operadores de tráfico (con el fin de actuar en consecuencia) como para los propios conductores (para, llegado el caso, tomar rutas alternativas).
DeustoTech Mobility promueve una movilidad más eficiente, sostenible, segura y confortable a través del uso de las tecnologías de la información y comunicación.
Como unidad de investigación viene desarrollando sistemas basados en inteligencia artificial capaces de predecir la congestión en un determinado punto de la carretera, en función de los datos recogidos por el sensor situado en un punto de interés de la vía, así como por lo sensores situados antes y después de éste.
Gracias a las técnicas utilizadas, se obtiene, de una manera automática, un conocimiento estructurado en forma de reglas, de manera que sea comprensible por cualquier persona. Así, estas técnicas permiten generar mensajes de la forma:

«Es muy posible que, si el flujo de vehículos actual se mantiene durante aproximadamente una hora, ocurra una retención en las inmediaciones del punto kilométrico 56»

Experimentos realizados con datos de tráfico de carreteras californianas, en colaboración con la Universidad de Hong Kong, han demostrado que se puede predecir la aparición de un atasco con 30 minutos de antelación con un acierto superior al 95%. Gracias a estas investigaciones, se abre campo para el desarrollo de nuevos navegadores que consideren éstas predicciones, y sean capaces, aparte de darnos la ruta más rápida, o más corta, darnos rutas que eviten que nos encontremos con atascos en el momento de recorrerlas.