Lee la noticia 👉 La inteligencia artificial descubre el ‘acero toledano’ del futuro 👈
Como enuncia en su publicación el equipo de investigadores encabezado por Ziyuan Rao, en el pasado el descubrimiento de aleaciones tenía un componente de serendipia importante. Con objeto de mejorar este proceso de búsqueda, se comenzaron a emplear reglas de diseño termodinámico que presentaban grandes limitaciones a la hora de extrapolar resultados. Ahora, gracias al trabajo de este grupo de investigadores se ha logrado poner la potencia de la inteligencia artificial al servicio de las aleaciones de alta entropía abriendo un nuevo panorama en esta área del conocimiento.
En el campo de los nuevos materiales, es habitual emplear años para la obtención de nuevos candidatos que cumplan determinadas especificaciones atractivas para la industria o la investigación. Esto es así porque, si pensamos en todas las posibles combinaciones de elementos usados típicamente en aleaciones, tendríamos hasta 1050 opciones y como casi siempre que nos encontramos problemas que “explotan” a nivel combinatorio la IA es una herramienta idónea para dar respuesta a estos retos. De este modo, la llegada de la inteligencia artificial a este proceso permitirá reducir estos tiempos, los costes asociados y servirá de catalizador para la obtención de materiales con mejores propiedades como bajos coeficientes de expansión térmica o su comportamiento frente a la corrosión.
¿Cómo lo han hecho?
El equipo recopiló datos de muchas aleaciones diferentes y entrenó un modelo de Machine Learning que identificaba relaciones entre las propiedades y los elementos presentes en las aleaciones. Dado que enfoque presenta las limitaciones propias de los datos que se hayan incorporado a estos modelos, se incorpora un proceso iterativo que hace uso del active learning a través del cual se incorporan datos de candidatos prometedores de los que no se tienen datos, cálculos teóricos (termodinámicos y DFT (density-functional theory)) y reentrenamientos sobre el conjunto de datos.
¿Qué resultados han obtenido?
En los dos o tres meses que requiere el proceso completo los investigadores han descubierto dos aleaciones Invar de alta entropía con coeficientes de expansión térmica extraordinariamente bajos.
Este descubrimiento pone de manifiesto la idoneidad de la inteligencia artificial como herramienta para apoyar el descubrimiento de nuevos materiales y abre un horizonte prometedor en este campo. También es cierto que el descubrimiento es solo el primer paso de un camino mucho más largo, pues sintetizar o producir el material presentará a su vez sus correspondientes retos.
