Conclusiones clave
- Tu impresora 3D podría eventualmente producir materiales más fuertes gracias a los avances en la investigación asistida por IA.
- Los investigadores del MIT han desarrollado un algoritmo que realiza la mayor parte del proceso de descubrimiento de materiales.
- El equipo usó el sistema para mejorar una nueva tinta de impresión 3D que se endurece cuando se expone a la luz ultravioleta.
Las impresoras 3D domésticas podrían volverse más útiles gracias a los avances en inteligencia artificial (IA).
Los investigadores están utilizando el aprendizaje automático para fabricar materiales de impresión más fuertes y resistentes, según un artículo publicado recientemente.
Los nuevos materiales podrían tener aplicaciones que van desde la impresión 3D industrial hasta la de aficionados, como empaques adaptados para productos electrónicos específicos, equipos de protección personal personalizados o incluso muebles de diseño, dijo Keith A. Brown, profesor de ingeniería en la Universidad de Boston, quien fue entre los investigadores que realizaron el estudio, le dijo a Lifewire en una entrevista por correo electrónico.
"Nuestro objetivo es aprender a imprimir en 3D componentes mecánicos de alto rendimiento", agregó. "Estos pueden tener aplicaciones que van desde la impresión 3D industrial hasta la de aficionados, como empaques personalizados para dispositivos electrónicos específicos, equipos de protección personal personalizados o incluso muebles de diseño".
¿Imprimir algo?
En el sistema que desarrolló el equipo de Brown, un algoritmo realiza la mayor parte del proceso de descubrimiento para encontrar nuevos materiales de impresión.
"Nuestro enfoque es combinar la fabricación y las pruebas automatizadas con el aprendizaje automático para identificar de manera rápida y eficiente los componentes de alto rendimiento", dijo Brown. "En esencia, tenemos un robot autónomo que está estudiando estos sistemas mecánicos bajo nuestra supervisión".
Si quisiera diseñar nuevos tipos de baterías que fueran de mayor eficiencia y menor costo, podría usar un sistema como este para hacerlo.
Un humano selecciona algunos ingredientes, ingresa detalles sobre sus composiciones químicas en el algoritmo y define las propiedades mecánicas del nuevo material. Luego, el algoritmo aumenta o disminuye las cantidades de esos componentes y verifica cómo cada fórmula afecta las propiedades del material antes de llegar a la combinación ideal.
Los investigadores utilizaron el sistema para mejorar una nueva tinta de impresión 3D que se endurece cuando se expone a la luz ultravioleta, según el artículo. Identificaron seis productos químicos para usar en las formulaciones y establecieron el objetivo del algoritmo para descubrir el material de mejor rendimiento en dureza, rigidez y resistencia.
Sin IA, optimizar estas tres propiedades sería complicado porque pueden funcionar en propósitos cruzados. Por ejemplo, el material más resistente puede no ser el más rígido.
"La exploración de fuerza bruta podría permitir la exploración de unos 100 materiales", dijo a Lifewire Joshua Agar, profesor de la Universidad de Lehigh que utiliza el aprendizaje automático para descubrir nuevos materiales, en una entrevista por correo electrónico. "La IA y los experimentos automatizados pueden permitir la búsqueda de millones de muestras".
Un químico humano típicamente trataría de maximizar una propiedad a la vez, lo que resultaría en muchos experimentos y mucho desperdicio. Pero la IA pudo hacerlo mucho más rápido que un humano.
"El uso de IA en la impresión 3D le permite [realizar] cientos de repeticiones con las características deseadas en el mismo período de tiempo que un químico realiza una o dos", Alessio Lorusso, director ejecutivo de Roboze, una empresa que utiliza IA para desarrollar materiales, le dijo a Lifewire en una entrevista por correo electrónico. No participó en la investigación del MIT. "Obviamente, esta es una tecnología extraordinaria que reduce el tiempo y los costos".
El futuro puede ser impreso
El proceso de descubrimiento de materiales de impresión podría acelerarse aún más con una mayor automatización, dijo Mike Foshey, profesor del MIT y coautor principal del artículo, en un comunicado de prensa. Los investigadores mezclaron y probaron cada muestra a mano, pero los robots podrían operar los sistemas de dispensación y mezcla en futuras versiones del sistema.
Eventualmente, los investigadores planean probar el proceso de IA para usos más allá del desarrollo de nuevas tintas de impresión 3D.
"Esto tiene amplias aplicaciones en la ciencia de los materiales en general", dijo Foshey. "Por ejemplo, si quisiera diseñar nuevos tipos de baterías que fueran de mayor eficiencia y menor costo, podría usar un sistema como este para hacerlo. O, si quisiera optimizar la pintura para un automóvil que funcionara bien y fuera ecológico"., este sistema también podría hacer eso."
Las posibilidades de materiales impulsados por IA son "infinitas" una vez que se desarrolla el algoritmo y la máquina tiene suficientes datos para comenzar a aplicarlo con precisión, dijo Lorusso.
"Creemos que es útil encontrar nuevos materiales porque los rendimientos alcanzados hoy por los superpolímeros y los compuestos ofrecen la posibilidad de producir piezas de uso final", agregó. "Podrían reemplazar los metales y crear un modelo de economía circular, donde la materia prima continúa regenerándose a través del reciclaje constante".
