Imbuido con especial eléctrico, propiedades mecánicas y físicas debido a su pequeño tamaño, las nanofibras se consideran tecnología de vanguardia en ingeniería biomédica, control de la calidad del agua y la energía limpia, entre otros. Ahora, investigadores en Italia y el Reino Unido han desarrollado un proceso automático para evaluar la calidad de fabricación de nanofibras, produciendo resultados un 30% más precisos que las técnicas utilizadas actualmente.

Los detalles se publicaron en enero de 2021 en IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica , una publicación conjunta del IEEE y la Asociación China de Automatización.

"En años recientes, Los materiales nanoestructurados han ganado un interés cada vez mayor tanto en contextos científicos como industriales, debido a su atractivo para la investigación y aplicaciones versátiles, "dijo el autor del artículo Cosimo Ieracitano, becario de investigación del Grupo Neurolab, Departamento de Ingeniería Civil, Energía, Medio Ambiente y Materiales, Universidad Mediterránea de Reggio Calabria. "El éxito de las aplicaciones de nanofibras requiere que se preste especial atención a la calidad del nanomaterial y al proceso de generación".

Las nanofibras se producen aplicando un alto voltaje a una jeringa que contiene una solución de polímero y un colector giratorio. La solución, alimentado por la carga eléctrica, se lanza al colector y da como resultado nanofibras. Para un producto que requiere uniformidad, por ejemplo, una nanofibra destinada a ser un andamio para hacer crecer las células dará como resultado un crecimiento desigual si contiene un bulto o un agujero, o puede que no pueda crecer si tiene una película; el proceso de producción actual es bastante complicado.

Para prevenir anomalías, Los técnicos controlan la producción de fibra utilizando un microscopio electrónico de barrido que puede determinar con precisión la topografía de las fibras. así como su composición. Luego inspeccionaron visualmente las imágenes. Según Ieracitano, es un proceso lento que depende de los humanos, que pueden fatigarse y cometer errores.

"En la cadena de producción de nanomateriales, un paso crucial es implementar prácticamente la automatización en el proceso de identificación de defectos para reducir el número de experimentos de laboratorio y la carga de la fase de experimentación, "Dijo Ieracitano.

El equipo de investigación diseñó un proceso automático de dos partes para obtener nanofibras homogéneas. Un codificador automático un tipo de software de aprendizaje automático, corta las imágenes del microscopio electrónico de barrido en trozos más pequeños y las traduce en código. Ese código se representa en versiones más básicas de las imágenes originales, reduciendo la potencia de cálculo pero aún destacando cualquier anomalía. Otro procesador de aprendizaje automático evalúa la imagen, buscando cualquier defecto estructural. Si encuentra uno, descarta la nanofibra como defectuosa.

"Notablemente, el sistema propuesto supera a otras técnicas estándar de aprendizaje automático, así como otros métodos recientes de vanguardia, reportando una precisión de hasta 92.5%, ", Dijo Ieracitano. Las técnicas que se utilizan actualmente tienen una precisión del 64 al 66%.