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Nueva herramienta de inteligencia artificial descubre metamateriales realistas con propiedades inusuales (con video)

Fecha:

09 de febrero de 2024

(Noticias de Nanowerk) Un recubrimiento que puede ocultar objetos a la vista o un implante que se comporta exactamente como el tejido óseo. Estos extraordinarios objetos ya están hechos de metamateriales. Investigadores de TU Delft han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que no solo puede descubrir materiales tan extraordinarios, sino que también los hace duraderos y listos para la fabricación. Esto permite crear dispositivos con funcionalidades sin precedentes. Publicaron sus hallazgos en Materiales avanzados ("Aprendizaje profundo para el diseño inverso independiente del tamaño de metamateriales mecánicos impresos en 3D de red aleatoria").

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Las propiedades de los materiales normales, como la rigidez y la flexibilidad, están determinadas por la composición molecular del material, pero las propiedades de los metamateriales están determinadas por la geometría de la estructura a partir de la cual están construidos. Los investigadores diseñan estas estructuras digitalmente y luego las imprimen en 3D. Los metamateriales resultantes pueden exhibir propiedades extremas y antinaturales. Los investigadores, por ejemplo, han diseñado metamateriales que, a pesar de ser sólidos, se comportan como un fluido. “Tradicionalmente, los diseñadores utilizan los materiales que tienen a su disposición para diseñar un nuevo dispositivo o máquina. El problema es que la gama de propiedades de los materiales disponibles es limitada. Algunas propiedades que nos gustaría tener simplemente no existen en la naturaleza. Nuestro enfoque es: díganos qué quiere tener como propiedades y diseñaremos un material apropiado con esas propiedades. Lo que se obtiene entonces no es realmente un material, sino algo intermedio entre estructura y material, un metamaterial”, afirma el profesor Amir Zadpoor, del Departamento de Ingeniería Biomecánica.

Diseño inverso

Un proceso de descubrimiento de materiales de este tipo requiere resolver el llamado problema inverso: el problema de encontrar la geometría que da lugar a las propiedades deseadas. Los problemas inversos son notoriamente difíciles de resolver, y es ahí donde la IA entra en escena. Los investigadores de TU Delft han desarrollado modelos de aprendizaje profundo que resuelven estos problemas inversos. “Incluso cuando se resolvieron problemas inversos en el pasado, se vieron limitados por la suposición simplificadora de que la geometría a pequeña escala se puede hacer a partir de un número infinito de bloques de construcción. El problema con esa suposición es que los metamateriales generalmente se fabrican mediante impresión 3D y las impresoras 3D reales tienen una resolución limitada, lo que limita la cantidad de bloques de construcción que caben dentro de un dispositivo determinado”, dice la primera autora, la Dra. Helda Pahlavani. Los modelos de IA desarrollados por investigadores de TU Delft abren nuevos caminos al eludir tales suposiciones simplificadoras. “Así que ahora podemos simplemente preguntar: ¿cuántos componentes básicos le permite su técnica de fabricación acomodar en su dispositivo? Luego, el modelo encuentra la geometría que le brinda las propiedades deseadas para la cantidad de bloques de construcción que realmente puede fabricar”.

Liberando todo el potencial

Un importante problema práctico ignorado en investigaciones anteriores ha sido la durabilidad de los metamateriales. La mayoría de los diseños existentes se rompen una vez que se usan varias veces. Esto se debe a que los enfoques de diseño de metamateriales existentes no tienen en cuenta la durabilidad. “Hasta ahora, sólo se trataba de qué propiedades se pueden lograr. Nuestro estudio considera la durabilidad y selecciona los diseños más duraderos de un gran grupo de candidatos de diseño. Esto hace que nuestros diseños sean realmente prácticos y no sólo aventuras teóricas”, afirma Zadpoor. Las posibilidades de los metamateriales parecen infinitas, pero todo su potencial está lejos de ser aprovechado, afirma el profesor asistente Mohammad J. Mirzaali, autor correspondiente de la publicación. Esto se debe a que encontrar el diseño óptimo de un metamaterial todavía se basa en gran medida en la intuición, implica prueba y error y, por lo tanto, requiere mucha mano de obra. El uso de un proceso de diseño inverso, donde las propiedades deseadas son el punto de partida del diseño, todavía es muy raro en el campo de los metamateriales. “Pero creemos que el paso que hemos dado es revolucionario en el campo de los metamateriales. Podría dar lugar a todo tipo de nuevas aplicaciones”. Existen posibles aplicaciones en implantes ortopédicos, instrumentos quirúrgicos, robots blandos, espejos adaptativos y exotrajes.
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