Un recubrimiento que puede ocultar objetos a la vista o un implante que se comporta exactamente como tejido óseo:estos extraordinarios objetos ya están hechos de "metamateriales". Investigadores de TU Delft han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que no solo puede descubrir materiales tan extraordinarios, sino que también los hace duraderos y listos para la fabricación. Esto permite crear dispositivos con funcionalidades sin precedentes. Han publicado sus hallazgos en Materiales avanzados. .
Las propiedades de los materiales normales, como la rigidez y la flexibilidad, están determinadas por la composición 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 estas estructuras digitalmente y luego las imprimen en 3D. Los metamateriales resultantes pueden exhibir propiedades extremas y antinaturales. Los investigadores han diseñado, por ejemplo, metamateriales que, a pesar de ser sólidos, se comportan como un fluido.
"Tradicionalmente, los diseñadores utilizan los materiales disponibles para diseñar un nuevo dispositivo o una máquina. El problema con esto es que la gama de propiedades de los materiales disponibles es limitada. Algunas propiedades que nos gustaría tener simplemente no existen en la naturaleza. Nuestro enfoque es:díganos qué quiere tener como propiedades y diseñaremos un material apropiado con esas propiedades. Lo que obtendrá entonces no es realmente un material sino algo intermedio entre una estructura y un material, un metamaterial", dice el profesor. Amir Zadpoor del Departamento de Ingeniería Biomecánica.
Diseño inverso
Un proceso de descubrimiento de materiales de este tipo requiere resolver el llamado "problema inverso":el problema de encontrar la geometría que da lugar a las propiedades deseadas. Los problemas inversos son notoriamente difíciles de resolver, y es ahí donde la IA entra en escena. Los investigadores de TU Delft han desarrollado modelos de aprendizaje profundo que resuelven estos problemas inversos.
"Incluso cuando se resolvieron problemas inversos en el pasado, se vieron limitados por la suposición simplificadora de que la geometría a pequeña escala se puede hacer a partir de un número infinito de bloques de construcción. El problema con esa suposición es que los metamateriales generalmente se fabrican mediante impresión 3D. y las impresoras 3D reales tienen una resolución limitada, lo que limita el número de bloques de construcción que caben en un dispositivo determinado", afirma la primera autora, la Dra. Helda Pahlavani.
Los modelos de IA desarrollados por investigadores de TU Delft abren nuevos caminos al evitar tales suposiciones simplificadoras. "Así que ahora podemos simplemente preguntar:¿cuántos bloques de construcción le permite su técnica de fabricación acomodar en su dispositivo? Luego, el modelo encuentra la geometría que le brinda las propiedades deseadas para la cantidad de bloques de construcción que realmente puede fabricar".
Un importante problema práctico ignorado en investigaciones anteriores ha sido la durabilidad de los metamateriales. La mayoría de los diseños existentes se rompen una vez que se usan varias veces. Esto se debe a que los enfoques de diseño de metamateriales existentes no tienen en cuenta la durabilidad.
"Hasta ahora, solo se trataba de qué propiedades se pueden lograr. 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 realmente prácticos y no sólo aventuras teóricas", dice Zadpoor. /P>
Las posibilidades de los metamateriales parecen infinitas, pero todo su potencial está lejos de realizarse, dice el profesor asistente Mohammad J. Mirzaali, autor correspondiente de la publicación. Esto se debe a que encontrar el diseño óptimo de un metamaterial todavía se basa en gran medida en la intuición, implica prueba y error y, por lo tanto, requiere mucha mano de obra. Usar un proceso de diseño inverso, donde las propiedades deseadas son el punto de partida del diseño, todavía es muy raro dentro del campo de los metamateriales.
"Pero creemos que el paso que hemos dado es revolucionario en el campo de los metamateriales. Podría conducir a todo tipo de nuevas aplicaciones". Existen posibles aplicaciones en implantes ortopédicos, instrumentos quirúrgicos, robots blandos, espejos adaptativos y exotrajes.
Más información: Helda Pahlavani et al, Aprendizaje profundo para el diseño inverso independiente del tamaño de metamateriales mecánicos impresos en 3D de red aleatoria, Materiales avanzados (2023). DOI:10.1002/adma.202303481
Información de la revista: Materiales avanzados
Proporcionado por la Universidad Tecnológica de Delft
