Un equipo de científicos ha logrado lo que parecía inalcanzable: un material tan fuerte como el acero pero ligero como el poliestireno. Es cinco veces más resistente que el titanio.
Utilizando inteligencia artificial, desarrollaron una estructura geométrica con nanorretículas de carbono. Impreso en 3D, este metamaterial promete revolucionar la industria manufacturera si su producción a gran escala es viable.
Los investigadores de la Facultad de Ciencias Aplicadas e Ingeniería de la Universidad de Toronto han empleado el aprendizaje automático para diseñar este material a nivel nanoscópico, que combina la resistencia del acero con la ligereza del poliestireno.
En un artículo publicado en Advanced Materials, el equipo dirigido por el profesor Tobin Filleter detalla la creación de este nanomaterial con propiedades realmente extraordinarias. Su potencial abarca desde automóviles hasta naves espaciales, incluyendo aviones comerciales y militares.
Características del nuevo material más resistente que el titanio
“Los materiales nanoarquitecturados combinan formas de alto rendimiento, como puentes con triángulos, a escalas nanométricas, logrando algunas de las relaciones más altas de resistencia a peso y rigidez a peso de cualquier material”, afirma Peter Serles, primer autor del estudio.
Sin embargo, las geometrías estándar de celosía tienden a tener intersecciones y esquinas afiladas, lo que provoca concentraciones de tensión y fallos locales, limitando su potencial real.
Esto es algo que han solucionado con inteligencia artificial. “Al pensar en este desafío, me di cuenta de que era un problema perfecto para el aprendizaje automático“, dice Serles.
Aplicaciones futuras y expectativas
El material está hecho de pequeños bloques de construcción de carbono, organizados en complejas estructuras tridimensionales llamadas nanorretículas o nanomallas.
Para diseñar este nuevo material, Serles y Filleter colaboraron con el profesor Seunghwa Ryu y el estudiante de doctorado Jinwook Yeo en el Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST). Utilizaron el algoritmo de optimización bayesiana multiobjetivo, que aprende de geometrías simuladas para predecir las mejores estructuras y optimizar la relación resistencia-peso de los diseños nanoarquitecturados.
Tras obtener estas estructuras 3D en el ordenador, Serles usó una impresora 3D para crear prototipos físicos validados experimentalmente. Esta tecnología permite la impresión 3D a micro y nanoescala, creando nanorretículas de carbono optimizadas que aumentaron en más del doble la resistencia de los diseños existentes.
“Esta es la primera vez que se aplica el aprendizaje automático para optimizar materiales nanoarquitecturados, y los resultados fueron sorprendentes”, dice Serles. “El algoritmo no solo replicó geometrías con éxito de los datos de entrenamiento, sino que aprendió de los cambios en las formas, prediciendo nuevas geometrías”.
Filleter espera que estos nuevos diseños de materiales conduzcan a componentes ultraligeros en aplicaciones aeroespaciales, como aviones y naves espaciales, reduciendo las demandas de combustible y manteniendo la seguridad y el rendimiento. “En última instancia, esto puede ayudar a reducir la huella de carbono de los vuelos”, afirma Filleter.
El equipo se centrará en mejorar aún más la ampliación de estos diseños para permitir componentes macroscópicos rentables y explorar nuevos diseños que lleven las arquitecturas de materiales a una densidad aún menor sin comprometer la resistencia y rigidez.
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