Investigadores de Toronto han desarrollado un material con nanorretículas de carbono, resistente como el acero y ligero como la espuma, usando inteligencia artificial.
Científicos desarrollan un revolucionario metamaterial
Un equipo de expertos ha logrado diseñar un material innovador que es cinco veces más fuerte que el titanio y con un peso equivalente al de la espuma de poliestireno. Este avance fue posible gracias a la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial, que permitieron crear una estructura nanoarquitecturada con geometría optimizada.
Los investigadores, pertenecientes a la Facultad de Ciencias Aplicadas e Ingeniería de la Universidad de Toronto, publicaron sus hallazgos en la revista Advanced Materials. El profesor Tobin Filleter, quien lideró el estudio, destacó que el material podría transformar sectores como la aviación, la automoción y la industria aeroespacial.
Peter Serles, primer autor del artículo, explicó que los materiales nanoarquitecturados utilizan estructuras geométricas complejas a escalas extremadamente pequeñas. Estas formas, similares a puentes construidos con triángulos, otorgan al material una resistencia y rigidez sorprendentes. Sin embargo, los diseños tradicionales presentan puntos débiles, como concentraciones de tensión en las intersecciones, que limitan su rendimiento.
Para superar esta limitación, los científicos recurrieron al aprendizaje automático. «Identifiqué que este desafío era ideal para ser resuelto mediante técnicas de optimización bayesiana«, mencionó Serles.
Datos clave sobre el nuevo material nanoestructurado
- El material es cinco veces más resistente que el titanio.
- Está compuesto de nanorretículas de carbono impresas en 3D.
- Su estructura fue optimizada mediante algoritmos de aprendizaje automático.
- Las aplicaciones potenciales abarcan desde naves espaciales hasta vehículos y aviones.
- Soporta una tensión de 2,03 megapascales por metro cúbico por kilogramo de densidad.
Aplicación de algoritmos para optimización de materiales
El desarrollo de este material involucró una colaboración internacional con el Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST). Allí, el profesor Seunghwa Ryu y el doctorando Jinwook Yeo utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático que simula múltiples geometrías para identificar las más efectivas. Este método permite encontrar soluciones eficientes con una cantidad mínima de datos, en contraste con otros algoritmos que suelen requerir decenas de miles de muestras.
La comparación con un «robot cocinero» ilustra el proceso: el algoritmo mejora constantemente, probando diferentes configuraciones hasta perfeccionar la estructura más resistente y ligera. Tras generar las geometrías simuladas, el equipo creó prototipos físicos mediante impresión 3D en el Centro de Investigación y Aplicación en Tecnologías Fluídicas (CRAFT).
Los resultados experimentales confirmaron que estas estructuras triplicaban la resistencia de los diseños anteriores. Según Serles, el aprendizaje automático logró no solo replicar los diseños previos, sino también innovar al predecir nuevas formas de gran eficacia.
Potenciales usos industriales del material
Filleter comentó que este avance puede reducir significativamente el consumo de combustible en la aviación y en otros sectores de transporte, gracias a la reducción del peso en los componentes. «Esto contribuirá a mitigar la huella de carbono de los vuelos», añadió el investigador.
El equipo ahora se enfoca en desarrollar métodos que permitan fabricar estos materiales a mayor escala. También planean continuar explorando nuevas configuraciones que mantengan altas propiedades mecánicas, con una densidad cada vez menor, para maximizar la eficiencia estructural.
