{"id":42983,"date":"2022-02-02T08:17:31","date_gmt":"2022-02-02T07:17:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/?p=42983"},"modified":"2025-12-11T17:24:22","modified_gmt":"2025-12-11T16:24:22","slug":"puede-inteligencia-artificial-disenar-nuevos-materiales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/2022\/02\/puede-inteligencia-artificial-disenar-nuevos-materiales\/","title":{"rendered":"\u00bfPuede la inteligencia artificial dise\u00f1ar nuevos materiales?"},"content":{"rendered":"

\u00bfEs posible que la inteligencia artificial<\/strong> nos ayude a dise\u00f1ar nuevos materiales? A mediados de 2018 se public\u00f3 en la revista Science Advances<\/a> un art\u00edculo prometedor. Un equipo de investigadores hab\u00edan descubierto, de \u201cforma acelerada\u201d, vidrios met\u00e1licos. Para ello hab\u00edan usado aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

Uno de los grandes retos de la ingenier\u00eda de materiales<\/strong> es dar con la sustancia adecuada para determinada funci\u00f3n dadas ciertas propiedades que el material ha de cumplir. Por ejemplo, \u00bfqu\u00e9 material podr\u00eda sustituir al hormig\u00f3n? \u00bfC\u00f3mo podemos dise\u00f1ar asfalto m\u00e1s sostenible<\/a>?<\/p>\n

Como destacaban los autores en el abstract<\/em>, \u201cbuscar en el vasto espacio combinatorio [de la combinaci\u00f3n de materiales] es frustrantemente lento y costoso\u201d, y se hace necesaria una nueva forma de localizar materiales adecuados. Esa nueva forma es la inteligencia artificial.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo puede la inteligencia artificial localizar nuevos materiales?<\/h2>\n

Todos los materiales que existen pueden virtualizarse como un conjunto de datos. La aleaci\u00f3n de acero, por ejemplo, es una proporci\u00f3n determinada de hierro m\u00e1s carbono (y alg\u00fan otro elemento), m\u00e1s un proceso espec\u00edfico de obtenci\u00f3n, m\u00e1s una estructura determinada. Es decir, una \u2018composici\u00f3n qu\u00edmica\u2019<\/strong> sumada a cierta organizaci\u00f3n interna y proceso de fabricaci\u00f3n.<\/p>\n

Este conjunto de datos dan lugar a otro conjunto diferente de propiedades que se pueden llamar \u2018propiedades del material\u2019<\/strong>. Entre ellas est\u00e1n la viscosidad, el punto de fusi\u00f3n, la resistencia a la compresi\u00f3n, la fluidez, la conductividad, etc. Las propiedades del material son una funci\u00f3n de la composici\u00f3n o, dicho de otro modo, cada composici\u00f3n dar\u00e1 lugar a una serie de propiedades.<\/p>\n

propiedades = f(composici\u00f3n)<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Acero<\/td>\n% de carbono<\/td>\nResistencia a la tracci\u00f3n (kg\/mm\u00b2)<\/td>\n<\/tr>\n
Extrasuave<\/td>\n0,1 a 0,2<\/td>\n35<\/td>\n<\/tr>\n
Suave<\/td>\n0,2 a 0,3<\/td>\n45<\/td>\n<\/tr>\n
Semisuave<\/td>\n0,3 a 0,4<\/td>\n55<\/td>\n<\/tr>\n
Semiduro<\/td>\n0,4 a 0,5<\/td>\n65<\/td>\n<\/tr>\n
Duro<\/td>\n0,5 a 0,6<\/td>\n75<\/td>\n<\/tr>\n
Extraduro<\/td>\n0,6 a 0,7<\/td>\n85<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

La caracterizaci\u00f3n de materiales<\/strong>, que es como se llama el estudio de las propiedades de estos, lleva varios siglos conformando tablas como la de arriba. En ella se observa, para el porcentaje de carbono sobre hierro, la resistencia a tracci\u00f3n del acero. Cada porcentaje de carbono se traduce en una resistencia distinta.<\/p>\n

Sin embargo, estas tablas est\u00e1n muy limitadas. \u00bfTiene la misma resistencia un acero semisuave de 0,31\u00a0% de carbono que uno al 0,39\u00a0%? Obviamente, no. No es una funci\u00f3n discreta, sino continua. El problema es que la obtenci\u00f3n de cada uno de los datos discretos es costoso porque hay que fabricar el material y probarlo. Por eso las tablas son tablas y no f\u00f3rmulas.<\/p>\n

Durante varios siglos la estad\u00edstica ha ido cubriendo los huecos desconocidos usando t\u00e9cnicas de interpolaci\u00f3n \u2014por ejemplo, el acero al 0,2\u00a0% debe estar entre 35 y 45 kg\/mm2<\/sup>, as\u00ed que unos 40 kg\/mm2<\/sup> es una cifra admisible\u2014, pero a medida que aparecen nuevos materiales y se alcanzan sus l\u00edmites, las pruebas se vuelven m\u00e1s y m\u00e1s costosas.<\/p>\n

Es aqu\u00ed donde entra en juego la inteligencia artificial<\/strong>, capaz de \u2018rellenar\u2019 huecos de tablas con materiales que nunca se han llegado a producir, prediciendo propiedades con base en lo que se sabe de otros materiales, e incluso desarrollando nuevas tablas por s\u00ed sola.<\/p>\n

La IA que tard\u00f3 dos horas en construir la tabla peri\u00f3dica<\/h2>\n

La tabla peri\u00f3dica<\/strong> es uno de los mayores logros del ser humano a la hora de contextualizar la materia. En 1869 el qu\u00edmico ruso Dmitri Mendel\u00e9yev public\u00f3 su tabla ante la Sociedad Qu\u00edmica Rusa, y esta fue evolucionando con los a\u00f1os a medida que se descubr\u00edan nuevos elementos.<\/p>\n

\"\"
\nTabla peri\u00f3dica de Dmitri Mendel\u00e9yev (1871)<\/em><\/p>\n

Esta tabla logr\u00f3 algo incre\u00edble. No solo consigui\u00f3 ordenar la materia conocida, sino que fue capaz de hacer predicciones de elementos que no se conoc\u00edan<\/strong>, bas\u00e1ndose en las propiedades qu\u00edmicas que quedaban sin ocupar en la tabla. Las primeras tentativas de tabla peri\u00f3dica datan de 1780 y hemos tardado casi 250 a\u00f1os en conformarla y pulirla.<\/p>\n

De ah\u00ed que sea tan fascinante observar a inteligencias artificiales como Atom2Vec a descomponer una lista de nombres de compuestos qu\u00edmicos y dibujar, ella sola y en dos horas, una tabla peri\u00f3dica con las propiedades b\u00e1sicas<\/a> de cada elemento. Adem\u00e1s, lo hizo no en forma de \u2018tabla\u2019 tal y como la conocemos, sino de espacio vectorial (que los humanos no sabemos leer sin herramientas).<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 se ha logrado hasta ahora en \u2018materiales-IA\u2019?<\/h2>\n

Abr\u00edamos el art\u00edculo se\u00f1alando una publicaci\u00f3n sobre nuevos vidrios met\u00e1licos<\/strong> descubiertos mediante aprendizaje autom\u00e1tico. Para entender su potencial basta con tener en cuenta que, si durante los \u00faltimos 50 a\u00f1os se hab\u00edan probado unas 6000 nuevas combinaciones para formar distintos vidrios met\u00e1licos, durante el primer a\u00f1o de aprendizaje autom\u00e1tico se probaron 20\u00a0000 permutaciones.<\/p>\n

Las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial son inmensas. Solo durante los \u00faltimos a\u00f1os se han descubierto nuevos h\u00edbridos de vidrio y metal<\/a>, nuevas propiedades de materiales bidimensionales<\/a> como el grafeno, nuevos electrolitos<\/a> para bater\u00edas el\u00e9ctricas o el an\u00e1lisis de nuevas estructuras de silicio-germanio<\/a> que funcionan mejor t\u00e9rmicamente que las actuales.<\/p>\n

La lista crece cada d\u00eda, y hace tiempo que esta disciplina dej\u00f3 de ser algo de laboratorio. Las nuevas aleaciones de aluminio ya se usan en aplicaciones como autom\u00f3viles o buques a presi\u00f3n. Solo hace un par de a\u00f1os que herramientas de machine learning<\/em> \u2018peinan\u2019 la base de datos de PoLyInfo, pero ya se han descubierto decenas de miles de l\u00edneas de investigaci\u00f3n prometedoras.<\/p>\n

No cabe duda de que la inteligencia artificial va a transformar la forma en que se obtienen nuevos materiales<\/strong>, lo que a su vez desemboca en nuevos retos. Si antes de la IA la mayor dificultad radicaba en el coste de las pruebas de los materiales o en determinar sus propiedades; en la era de la IA los retos son la potencia de c\u00e1lculo, la calidad de los datos o el filtrado de la informaci\u00f3n.<\/p>\n

Un art\u00edculo de Marcos Mart\u00ednez<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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