Los avances recientes en materiales arquitectónicos preprogramados podrían habilitar nuevas funciones que pueden evolucionar en respuesta a sus entornos o estímulos externos, según investigadores del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LLNL).

En un artículo publicado por Nature Reviews Materials , los investigadores del LLNL brindan una descripción general del progreso realizado en materiales de arquitectura receptiva que pueden transformarse en una forma particular y exhibir nuevas propiedades cuando se exponen al calor, fuerzas magnéticas o eléctricas, reacciones químicas o electroquímicas y deformaciones mecánicas. Los autores también explican los mecanismos de programación y transformación de cada enfoque y examinan las posibles aplicaciones, incluidos los dispositivos médicos implantables, la robótica y los sensores químicos o mecánicos. La revista incluirá el artículo en la portada de una próxima edición impresa.

"La fabricación aditiva ha hecho posible crear materiales de arquitectura que tienen propiedades mejoradas y una funcionalidad novedosa en comparación con los materiales constituyentes debido a sus estructuras internas y exteriores cuidadosamente diseñadas", dijo el científico del personal de LLNL y autor principal Xiaoxing Xia. "Estos materiales arquitectónicos receptivos no se estancan después de la fabricación; pueden evolucionar en el espacio y el tiempo siguiendo una trayectoria programada y pueden responder a diversas formas de estímulos, ya sean mecánicos, térmicos, electromagnéticos o químicos, y transformar su forma, cambiar propiedades o navegar. de forma autónoma."

Al evaluar el estado actual de los materiales de arquitectura receptiva, Xia y el equipo comparan los materiales receptivos con los fenómenos dinámicos que se encuentran en los materiales clásicos, como la transformación de fase y los aisladores topológicos, y los describen en el marco de la computación y el aprendizaje automático. Los materiales diseñados no solo pueden llevar a cabo una lógica mecánica preprogramada, sino que también pueden entrenarse y optimizarse mediante el aprendizaje automático.

Las redes neuronales profundas se están "transformando potencialmente" para diseñar materiales con respuestas mecánicas o electromagnéticas superiores, dijeron los investigadores. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje profundo podrían entrenarse con imágenes de geometrías y usarlas para generar estructuras novedosas con un rendimiento optimizado, o diseñar materiales arquitectónicos que puedan imprimirse en 3D y actuar como núcleos físicos para realizar tareas de inferencia, como números escritos a mano. o reconocimiento de voz de vocales, en tiempo real en respuesta al sonido o la luz, concluyeron.

En el futuro, los materiales diseñados con capacidad de respuesta podrían convertirse en dispositivos médicos implantables, como vehículos para la administración de medicamentos, en tecnologías de "encubrimiento" o robots autónomos, o usarse para almacenar o revelar información confidencial bajo demanda, dijeron los investigadores. Especulan que dichos materiales algún día podrían evolucionar para aprender de experiencias pasadas o actuales, al igual que el cerebro humano.

"Los materiales arquitectónicos se están volviendo cada vez más inteligentes y, en el futuro, pueden ser neuromórficos, lo que significa que pueden emular la estructura y la función del cerebro", dijo Xia. "Aquí, estamos haciendo la pregunta, '¿Qué pasaría si pudieran volverse sensibles al desarrollar preferencia por ciertos estímulos sobre otros, lo cual es análogo a sentir felicidad o dolor?' Podrían ser un sistema modelo para estudiar el cerebro".

Julia Greer, profesora y científica de materiales en el Instituto de Tecnología de California, fue una de las coautoras del artículo. Dijo que imagina un futuro en el que los materiales de arquitectura a nanoescala reemplacen a los materiales convencionales en muchas áreas de la vida diaria y algún día podrían incluso alcanzar cierto nivel de sensibilidad.

"Para hacer realidad esta visión de que los materiales diseñados sean ubicuos en la sociedad, no solo utilizados en la ciencia y la ingeniería, necesitaremos modelos computacionales nuevos, más eficientes y precisos que puedan capturar la mecánica y la física de la fabricación aditiva a un precio asequible", dijo Greer. . "Sabiendo que hay muchas personas talentosas trabajando en estos problemas, espero con ansias el día en que podamos crear materiales y dispositivos diseñados con la capacidad de tomar decisiones por sí mismos". + Explora más

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