El MIT acelera el descubrimiento de nuevos materiales de impresión 3D con una plataforma de IA de código abierto
Una asociación entre el Instituto Tecnológico de Massachusetts y el gigante químico BASF ha conseguido crear con éxito un proceso impulsado por la IA para acelerar el descubrimiento de materiales de impresión 3D personalizados.
Los químicos suelen desarrollar unas pocas iteraciones de un material candidato en un par de días y las prueban en el laboratorio. El nuevo algoritmo de aprendizaje automático puede producir cientos de esas iteraciones con las características deseadas en el mismo tiempo. Esto ahorraría tiempo y costes de materias primas, además de reducir el impacto medioambiental de los productos químicos desechados. Y no sólo eso, sino que el algoritmo también podría aportar ideas que el ingeniero del material podría haber pasado por alto por diversas razones. Su intuición humana elegiría entonces lo que tiene más sentido de entre muchas combinaciones de materias primas que se ajustan a ciertos requisitos como la durabilidad, la resistencia a la tracción o la compresión.
Estas características de los materiales pueden ser a menudo mutuamente excluyentes, por lo que los investigadores del MIT utilizaron el algoritmo para descubrir nuevas tintas de impresión en 3D que, de otro modo, habrían necesitado mucha experimentación para conseguir el equilibrio adecuado. Los datos de entrada eran seis materiales de partida y el requisito de que la tinta se cociera bajo luz ultravioleta. El resultado fue nada menos que 12 materiales candidatos con las características adecuadas para el trabajo. Lo único que les quedaba a los investigadores era probar la muestra elegida y volver al sistema para seguir analizando y optimizando los resultados. Según Mike Foshey, director del proyecto en el MIT:
Esto tiene amplias aplicaciones en la ciencia de los materiales en general. Por ejemplo, si se quisiera diseñar nuevos tipos de baterías de mayor eficiencia y menor coste, se podría utilizar un sistema como éste para hacerlo. O si se quisiera optimizar la pintura de un coche para que tuviera un buen rendimiento y fuera respetuoso con el medio ambiente, este sistema también podría hacerlo.
Como ejemplo de que la IA está pasando gradualmente de ser una palabra de moda para conseguir financiación inicial a una herramienta viable para liderar la innovación, los investigadores también han decidido abrir el código del algoritmo de impresión 3D. Se puede encontrar en la plataforma gratuita AutoOED https://www.autooed.org/ para la innovación de materiales con toda la investigación que la acompaña. El paquete de software completo de AuroOED permite a quienes tengan la curiosidad de experimentar y optimizarlo aún más para que se adapte a sus propias necesidades, con un verdadero espíritu de código abierto.
Fuente(s)
