La Inteligencia Artificial permite crear metamateriales a medida

Investigadores de la Universidad Técnica de Delft han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que no solo puede descubrir memateriales extraordinarios, sino que también los hace duraderos y listos para la fabricación. Esto permite crear dispositivos con funcionalidades sin precedentes a la medida de cada necesidad.

Los metamateriales son una clase novedosa de materiales funcionales que se diseñan en torno a patrones o estructuras únicas a micro y nanoscala, que hacen que interactúen con la luz y otras formas de energía de manera que no se encuentra en la naturaleza.

La manipulación del tiempo cuántico revoluciona el mundo de los metamateriales

Los metamateriales se fabrican a partir de ensamblajes de múltiples elementos hechos de materiales compuestos como metales y plásticos. Estos materiales se suelen disponer en patrones repetitivos, a escalas que son más pequeñas que las longitudes de onda de los fenómenos que influyen.

Los metamateriales derivan sus propiedades no de las propiedades de los materiales base, sino de las estructuras diseñadas. Su forma, geometría, tamaño, orientación y disposición les confieren propiedades inteligentes capaces de manipular las ondas electromagnéticas: bloqueándolas, absorbiéndolas, mejorándolas o doblando las ondas, para lograr beneficios que van más allá de lo que es posible con los materiales convencionales.

Propiedades antinaturales

Los metamateriales pueden exhibir propiedades antinaturales y extremas. Por ejemplo, los investigadores han diseñado metamateriales que, a pesar de ser sólidos, se comportan como un fluido. También se han creado metamateriales que pueden ocultar objetos a la vista, manipulando la propagación y transmisión de frecuencias de luz específicas y radiación electromagnética, o implantes que se comportan exactamente como el tejido óseo.

Estos objetos extraordinarios ya se fabrican a partir de metamateriales, pero el proceso de descubrimiento de estos materiales es muy complejo y requiere resolver un problema inverso: el problema de encontrar la geometría que da lugar a las propiedades deseadas. Los problemas inversos son notoriamente difíciles de resolver, por lo que la inteligencia artificial entra en escena.

Inteligencia Artificial

En esa línea, investigadores de la Universidad de Delft en Países Bajos han desarrollado modelos de un método de Inteligencia Artificial conocido como aprendizaje profundo que resuelven estos problemas inversos. Además, han superado las limitaciones de los enfoques anteriores, que asumían que la geometría a pequeña escala podía hacerse con un número infinito de bloques de construcción.

El problema con esa suposición es que los metamateriales se suelen fabricar mediante impresión 3D y las impresoras 3D reales tienen una resolución limitada, lo que limita el número de bloques de construcción que caben dentro de un dispositivo dado.

Los modelos de inteligencia artificial desarrollados por los investigadores de Delft, que combinan modelos de aprendizaje profundo, modelos generativos y simulaciones de elementos finitos, evitan cualquier suposición simplificadora. "Así que ahora podemos simplemente preguntar: ¿cuántos bloques de construcción te permite alojar tu técnica de fabricación en tu dispositivo? El modelo entonces encuentra la geometría que te da las propiedades que deseas para el número de bloques de construcción que realmente puedes fabricar", explica el primer autor del estudio, el Dr. Helda Pahlavani.

Durabilidad

Otro problema práctico que se ha descuidado en la investigación anterior es la durabilidad de los metamateriales. Muchos de los metamateriales diseñados hasta ahora son frágiles y se rompen fácilmente bajo cargas moderadas. Esto limita su aplicación en el mundo real.

Los investigadores de Delft han abordado este problema incorporando criterios de durabilidad en sus modelos de inteligencia artificial. De esta manera, han logrado diseñar metamateriales que no solo tienen propiedades extraordinarias, sino que también son resistentes y robustos.

El profesor Amir Zadpoor, del Departamento de Ingeniería Biomédica, líder del proyecto, explica así la importancia de este avance: "Tradicionalmente, los diseñadores usan los materiales disponibles para diseñar un nuevo dispositivo o una máquina. El problema con eso es que el rango de propiedades de los materiales disponibles es limitado. Algunas propiedades que nos gustaría tener simplemente no existen en la naturaleza. Nuestro enfoque es: díganos qué propiedades quiere tener y diseñaremos un material adecuado con esas propiedades. Lo que obtendrá entonces no es realmente un material, sino algo intermedio entre una estructura y un material, un metamaterial".

Nuevas posibilidades

Los investigadores esperan que su herramienta de inteligencia artificial abra nuevas posibilidades para crear dispositivos con funcionalidades sin precedentes, como filtros ópticos, dispositivos médicos, aplicaciones aeroespaciales remotas, detección de sensores y monitoreo de infraestructura, gestión inteligente de la energía solar, láseres, control de multitudes, radomos, comunicación de alta frecuencia en el campo de batalla y lentes para antenas de alta ganancia, entre otras. Su trabajo ha sido publicado en la revista Advanced Materials.

Referencia

Deep Learning for Size-Agnostic Inverse Design of Random-Network 3D Printed Mechanical Metamaterials. Helda Pahlavani et al. Advanced Materials, 30 October 2023. DOI:https://doi.org/10.1002/adma.202303481