Las propiedades de los materiales ordinarios, como la dureza y la elasticidad, están determinadas por la estructura molecular del material, pero las propiedades de los metamateriales están determinadas por la geometría de la estructura a partir de la cual están construidos. Los investigadores diseñan digitalmente estas estructuras y luego las imprimen en 3D. Los metamateriales resultantes pueden exhibir propiedades anormales y extremas. Por ejemplo, los investigadores han diseñado metamateriales que se comportan como un líquido, a pesar de ser sólidos.
«Tradicionalmente, los diseñadores utilizan los materiales disponibles para diseñar un nuevo dispositivo o máquina. El problema con esto es que la gama de propiedades de los materiales disponibles es limitada. Algunas propiedades que nos gustaría tener no existen en la naturaleza». Nuestro enfoque es: Díganos qué quiere tener como propiedades y diseñaremos el material adecuado con estas propiedades. Lo que se obtiene entonces no es realmente un material, sino algo entre estructura y materia, un metamaterial”, afirma el profesor Amir Zadpour del Departamento de Ingeniería Biomecánica.
diseño invertido
Este proceso de descubrimiento material requiere resolver el llamado Problema inverso: El problema de encontrar la geometría que conduzca a las propiedades que deseas. Los problemas inversos son muy difíciles de resolver, y aquí es donde la IA entra en escena. Los investigadores de TU Delft han desarrollado modelos de aprendizaje profundo que resuelven estos problemas inversos.
«Incluso cuando en el pasado se resolvieron problemas inversos, se vieron limitados por la suposición simplista de que se puede hacer geometría a pequeña escala a partir de un número infinito de bloques de construcción. El problema con esta suposición es que los metamateriales generalmente se fabrican mediante impresión 3D». «, dice la primera autora, la Dra. Hilda Pahlavani: «La impresión y las impresoras 3D reales tienen una resolución limitada, lo que limita la cantidad de bloques de construcción que caben en una máquina determinada».
Los modelos de IA desarrollados por investigadores de TU Delft abren nuevos caminos al ir más allá de cualquiera de estos supuestos simplificadores. «Así que ahora podemos simplemente preguntar: ¿cuántos bloques de construcción le permite su tecnología de fabricación caber en su dispositivo? Luego, el modelo encuentra la geometría que le brinda las propiedades requeridas para la cantidad de bloques de construcción que realmente puede fabricar».
Libera todo el potencial
Un problema práctico importante que se ha pasado por alto en investigaciones anteriores es la durabilidad de los materiales sintéticos. La mayoría de los diseños existentes se rompen una vez que se han utilizado varias veces. Esto se debe a que los métodos actuales de diseño de materias primas no tienen en cuenta la durabilidad. «Hasta ahora, sólo se ha tratado de propiedades alcanzables», dice Zadpour. «Nuestro estudio tiene en cuenta la durabilidad y selecciona los diseños más duraderos de un gran grupo de candidatos de diseño. Esto hace que nuestros diseños sean verdaderamente prácticos y no sólo aventuras teóricas».
Las posibilidades de los materiales sintéticos parecen infinitas, pero todo su potencial está lejos de ser aprovechado, afirma el profesor asistente Muhammad J. Mirzali, autor correspondiente de la publicación. Esto se debe a que encontrar el diseño óptimo para un material sintético todavía se basa en gran medida en la intuición, implica prueba y error y, por lo tanto, requiere mucha mano de obra. El uso de un proceso de diseño inverso, donde las propiedades deseadas son el punto de partida para el diseño, es todavía muy raro en el campo de los metamateriales. «Pero creemos que el paso que hemos dado es revolucionario en el campo de los materiales sintéticos. Podría conducir a todo tipo de nuevas aplicaciones». Existen aplicaciones potenciales en implantes ortopédicos, instrumentos quirúrgicos, robótica blanda, espejos adaptativos y exotrajes.
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