Materiales ultracomprimibles

Si en el Instituto de Tecnología de Massachusetts han aplicado la Inteligencia Artificial al desarrollo de materiales ultrarresistentes, otros equipos de investigación están utilizando esas técnicas para explorar nuevas propiedades. Un ejemplo de ello es el trabajo de Miguel Bessa, profesor adjunto en TU Delft (Universidad Tecnológica de Delft) en Países Bajos. Al observar la forma en que se despliegan las velas solares de los satélites a partir de un contenedor muy reducido, se preguntó si era posible desarrollar un material de gran resistencia y, a la vez, gran potencial de compresión. El resultado podría llevar a crear paraguas o incluso bicicletas de bolsillo. Al igual que los investigadores del MIT, Bessa comprendió que el enfoque tradicional requería sustanciales recursos computacionales y un método de ensayo acierto-error muy ineficiente.

Así, él y su equipo optaron también por el aprendizaje de máquinas, lo que redujo al mínimo la necesidad de experimentos. Gracias a la utilización de este software, focalizaron su atención en una serie de polímeros quebradizos que, a escala macroscópica, son altamente comprimibles, mientras que, a escala microscópica, se caracterizan por su rigidez y resistencia.

Técnicamente, estos algoritmos serán capaces de revolucionar el desarrollo de nuevos materiales a pesar de no contar con todos los datos para las simulaciones. Basta con que sean lo suficientemente precisos y que su número cumpla unos requisitos mínimos para que la plataforma pueda efectuar sus cálculos de manera autónoma.

 

Con información de Phys

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