Hace unos días comentábamos aquí la suerte que tuvimos la suerte de hacer una práctica sobre diseño de nuevos materiales utilizando una impresora 3D. La verdad es que sin duda alguna ha sido el Curso que más me ha gustado sobre todo por la posibilidad de estar durante una semana en el MIT y disfrutando de aquél ambiente que rezumaba ciencia.

Ahora además veo que nuestro profesor, Markus Jefe del Laboratorio de atomística y mecánima molecular del MIT, acaba de publicar un interesante artículo sobre la utilización de técnicas de inteligencia artificial para el desarrollo de nuevos materiales más resistentes a las fracturas.

Si bien hasta ahora la forma habitual de realizar estos estudios era el empleo de técnicas de simulación mediante dinámica molecular o elementos finitos estos eran muy lento requiriendo horas de computación intensiva.

Ahora está siguiendo un método alternativo y muy similar al que hemos seguido en el desarrollo de nuestro ICARUS (digital Twin de una planta termosolar). Si nosotros hemos definido las ecuaciones (rigurosas) de Conservación para generar datos que luego alimentamos a muestros PLS para obtener modelos que predicen en cuestión de segundos… el equipo de Markus ha alimentado con sus estudios mecanísticos previos a un algoritmo para que él descubra (a base de nuchos datos) los principios físicos subyacentes y predecir el rendimiento de un nuevo material que no formaba parte del conjunto de entrenamiento.

La mejora en la velocidad producida mediante el uso de este método es notable.

Su método es bastante generalizable y aunque usaron datos de simulaciones atomísticas, el sistema también podría usarse para hacer predicciones sobre la base de datos experimentales, como imágenes de un material que sufre fractura.

Poe orta parte el sistema podría aplicarse no solo a la fractura, como lo hizo el equipo en esta demostración inicial, sino a una amplia variedad de procesos que se desarrollan con el tiempo, dice, como la difusión de un material en otro o procesos de corrosión.

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