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Ingeniería de materiales

Hecho a medida

Un sistema mejorado de inteligencia artificial permite determinar la composición del vidrio a partir de las características deseadas para el material

Vidrio obtenido a partir de una fórmula apuntada por el programa de inteligencia artificial

Gisele Guimarães dos Santos/Lamav

Investigadores de la Universidad Federal de São Carlos (UFSCar) demostraron que es posible seguir un camino menos laborioso y más rápido para crear un vidrio con propiedades específicas.  Valiéndose de técnicas de inteligencia artificial, el grupo de científicos comenzó a trabajar a partir de las características que debía presentar un material útil destinado a la fabricación de lentes para las cámaras de computadoras y celulares y, en pocos días, pudo identificar distintas fórmulas con las cuales elaborar este tipo de vidrio. Es un recorrido inverso al que han seguido los expertos durante los últimos 400 años. Con el método tradicional, los maestros vidrieros, químicos e investigadores del área de las ciencias de materiales, basándose en ensayo y error y en la experiencia acumulada, mezclan compuestos en diversas proporciones, que posteriormente son fundidos y enfriados. Solo entonces es posible saber si el resultado de la combinación es un vidrio y conocer sus propiedades.

“A partir de esta nueva estrategia, ya en la primera tanda de experimentos hemos logrado producir en laboratorio dos tipos de vidrios con las características estipuladas”, relata el ingeniero de materiales Edgar Dutra Zanotto, coordinador del Laboratorio de Materiales Vítreos (LaMaV) de la UFSCar y del Centro de Investigación, Educación e Innovaciones en Vidrios (CeRTEV), uno de los Centros de Investigación, Innovación y Difusión (Cepid) financiados por la FAPESP. La estrategia adoptada y los resultados obtenidos se describen en un artículo que salió publicado en diciembre en la revista Ceramics International.

El grupo de Zanotto fue uno de los pioneros a nivel mundial en hacer uso de la inteligencia artificial como soporte para la creación de vidrios. Hace algunos años, el ingeniero de materiales Daniel Cassar había desarrollado un programa de computadoras que se basaba en el funcionamiento de las redes neurales para intentar dilucidar, a partir de una composición química teórica de un vidrio, cuáles serían algunas de sus características. Ese modelo matemático, presentado en 2018 en la revista Acta Materialia, predecía con buen margen de acierto una propiedad física (la temperatura de transición vítrea) de cualquier vidrio de óxido elaborado a partir de una mezcla compuesta por entre 3 y 45 elementos químicos. Sin embargo, el programa no permitía hacer lo contrario: a partir de una cierta característica específica definida, determinar los componentes que debían combinarse y las proporciones para obtenerla. “Tuvimos que perfeccionar el software utilizando algoritmos genéticos”, recuerda Cassar, quien actualmente realiza una pasantía de posdoctorado en el LaMaV. Un algoritmo genético es una técnica de computación con la capacidad de resolver problemas de optimización inspirada en mecanismos biológicos, tales como la herencia genética, las mutaciones y la selección natural.

Los investigadores probaron el nuevo programa definiendo en principio dos propiedades que debía poseer el nuevo vidrio: baja temperatura de transición vítrea, inferior a 500 grados Celsius (ºC), y un alto índice de refracción, superior a 1,7. Estas características son necesarias para poder producir lentes pequeñas y delgadas en grandes cantidades, que se obtienen por prensado en moldes metálicos. Cassar cargó en el programa los datos de la temperatura de transición vítrea de 45.302 combinaciones elaboradas con hasta 39 elementos químicos y del índice de refracción de 41.225 fórmulas obtenidas con hasta 38 elementos. A continuación, utilizó un algoritmo genético para identificar las composiciones más interesantes. Esta estrategia apuntó 15 fórmulas, entre las cuales Dutra Zanotto seleccionó las dos con mayores probabilidades de funcionar.

En el LaMaV, la química Gisele Guimarães dos Santos, también becaria posdoctoral, transformó las fórmulas teóricas en objetos concretos. El vidrio elaborado con seis compuestos presenta una coloración en amarillo pajizo, se volvió rígido a 450 ºC y registró un índice de refracción igual a 1,7. En tanto, la mezcla que contenía 11 compuestos vitrificó a 400 ºC y tenía un índice de refracción más alto (1m75), con una tonalidad acaramelada. “Se ha abierto una vía más eficaz para la obtención de materiales vítreos que cumplan con los requisitos de la industria”, concluye Dutra Zanotto.

Proyecto
CeRTEV – Centro de Investigación, Enseñanza e Innovación en Vidrios (nº 13/07793-6); Modalidad Centros de Investigación, Innovación y Difusión (Cepid); Investigador responsable Edgar Dutra Zanotto (UFSCar); Inversión R$ 37.769.093,39

Artículos científicos
CASSAR, D. R. et al. Designing optical glasses by machine learning coupled with a genetic algorithm. Ceramics International. 25 dic. 2020.
CASSAR, D. R. et al. Predicting glass transition temperatures using neural networks. Acta Materialia. v. 159, p. 249-56. 2018.

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