Investigadores de la Facultad de Ciencias Aplicadas e Ingeniería de la Universidad de Toronto (Canadá) utilizaron machine learning (aprendizaje automático) para diseñar materiales nanoarquitectónicos que tienen la resistencia del acero al carbono pero la ligereza del poliestireno.
En un nuevo artículo publicado en Advanced Materials, un equipo dirigido por el profesor Tobin Filleter describió cómo crearon nanomateriales con propiedades que ofrecen una combinación de resistencia excepcional, peso ligero y capacidad de personalización. El enfoque podría beneficiar a una amplia gama de industrias, desde la automotriz hasta la aeroespacial.
El estudio lleva como nombre Resistencia específica ultra alta mediante optimización bayesiana de nanoredes de carbono, materiales avanzados.
Los materiales nanoarquitectónicos están hechos de minúsculos bloques de construcción o unidades repetitivas de unos pocos cientos de nanómetros de tamaño (para tener una idea, se necesitan más de 100 de ellos dispuestos en fila para alcanzar el grosor de un cabello humano).
Estos bloques de construcción, que en este caso están compuestos de carbono, están dispuestos en complejas estructuras tridimensionales llamadas nanoredes.
Materiales nanoarquitectónicos: ¿cómo lo lograron?
Para diseñar sus materiales mejorados, Peter Serles (otro de los autores principales del estudio) y Filleter trabajaron con el profesor Seunghwa Ryu y el estudiante de doctorado Jinwook Yeo en el Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST) en Daejeon, Corea del Sur.
Esta colaboración se inició a través del programa International Doctoral Clusters de la Universidad de Toronto, que apoya la formación doctoral a través de la colaboración en investigación con colaboradores internacionales.
El equipo de KAIST empleó el algoritmo de aprendizaje automático de optimización bayesiana multiobjetivo. Este algoritmo aprendió de geometrías simuladas para predecir las mejores geometrías posibles para mejorar la distribución de la tensión y la relación resistencia-peso de los diseños nano arquitectónicos.
Serles utilizó luego una impresora 3D de polimerización de dos fotones ubicada en el Centro de Investigación y Aplicación de Tecnologías Fluidas (CRAFT) para crear prototipos para su validación experimental. Esta tecnología de fabricación aditiva permite la impresión 3D a escala micro y nanométrica, creando nanoredes de carbono optimizadas.
Estas nanoredes optimizadas duplicaron la resistencia de los diseños existentes, soportando una tensión de 2,03 megapascales por cada metro cúbico por kilogramo de su densidad, lo que es aproximadamente cinco veces mayor que el titanio.
Reacciones
«Es la primera vez que se aplica el aprendizaje automático para optimizar materiales nanoarquitectónicos y nos sorprendieron las mejoras», indicó Serles. «No se limitó a replicar geometrías exitosas a partir de los datos de entrenamiento, sino que aprendió qué cambios en las formas funcionaron y cuáles no, lo que le permitió predecir geometrías de red completamente nuevas.
«Esperamos que estos nuevos diseños de materiales conduzcan a la creación de componentes ultraligeros para aplicaciones aeroespaciales, como aviones, helicópteros y naves espaciales, que puedan reducir la demanda de combustible durante el vuelo, manteniendo al mismo tiempo la seguridad y el rendimiento», afirmó Filleter. «Esto, en última instancia, puede ayudar a reducir la elevada huella de carbono de los vuelos».
De cara al futuro
Los investigadores se centrarán en seguir mejorando la escalabilidad de estos diseños de materiales para permitir componentes a macroescala rentables.
«Además, continuaremos explorando nuevos diseños que lleven las arquitecturas de los materiales a una densidad aún menor, manteniendo al mismo tiempo una alta resistencia y rigidez», dijo Filleter.
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