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Abstract

This research presents the development of a distributed architecture, integrating serverless technology and Amazon’s Sagemaker with Artificial Intelligence, aiming at the efficient processing of 3D printed parts for both defense and general applications. This study exploits an experimental 3D convolutional network, to explore the advancements in automated part slicing methods. Furthermore, slicer cutting mechanics of printing files without visual tools, purely relying on coordinates are also being developed. These tools are exported to serverless architectures to leverage the extreme parallelization of AWS Lambda functions. The paper will present the conclusions and results derived from these implementations, offering a novel perspective in the field of 3D printing and AI-driven process optimization.Esta investigación presenta el desarrollo de una arquitectura distribuida, integrando tecnología serverless y Sagemaker de Amazon con Inteligencia Artificial, con el objetivo de procesar eficientemente piezas impresas en 3D tanto para aplicaciones de defensa como generales. Este estudio explota una red convolucional 3D experimental, para explorar los avances en los métodos de corte automático de piezas. Además, también se están desarrollando mecánicas de corte slicer de archivos de impresión sin herramientas visuales, basándose únicamente en coordenadas. Estas herramientas se exportan a arquitecturas serverless para aprovechar la paralelización extrema de las funciones Lambda de AWS. El documento presentará las conclusiones y resultados derivados de estas implementaciones, ofreciendo una perspectiva novedosa en el campo de la impresión 3D y la optimización de procesos impulsada por IA.