La intelligentia artificial descubre el ‘acero toledano’ del futuro | Technology

Durante millenia, los humanos se han puesto a la naturega oa otros humanos dominando el arte de dirir y mezclar metales: a la Edad del Cobre le seguieron la del Bronce o la del Hierro. The modern steel is at the base of the Industrial Revolution of the end of the XVIII and XIX centuries. In the 20th century, alloys of aluminum, titanium and superalloys allowed enormous technological leaps in cars, planes, missiles, prostheses… In the second decade of this millennium, a machine discovered various alloys that equaled and even surpassed those created por los humanos en alguna de sus propiedades.

A group of researchers from prestigious European technical research centers, from the Max Planck Institute of Metallurgical Research to the Delft University of Technology, passing through the Royal Institute of Technology in Stockholm, have created a machine learning system (machine learning , in English) capaz de bucear entre miliones de combinaciones entre los distintos elements de la tabla periodica, encontrar 1,000 candidates con las propiedades que les interesaban y analisarlos buscando los que óricamente teirdrian un bajo coefícient de expansión térmica (la dilatación o contracción del material con el frío o el calor). Según publican en la revista Scienceencontraron cuatro nuevas aleaciones con un coefiente igual o inferior a las combinaciones más inmunes a la temperatura usadas hasta ahora.

Until a few years ago, an alloy was essentially a mixture between a principal metal and small concentrations of other elements of the periodic table. Las reglas de la metalurgia casi prohibían ir más allá. The director of IMDEA Materials, José Manuel Torralba, gives an example by comparing a café with an alloy based on iron. “When you dissolve sugar, you get a unique liquid with properties different from those that have coffee and sugar separately. En las aleaciones es similar, pero hay limits a la proportion de otros elementos que puedes adder al hierro antes de que haya precipitados que ya no forman parte de la aleación principal y en general impeorando sus propiedades”. Todo esto saltó por los aires en 2004: “Entonces, dos grupos independientes combinaron cinco elementos en proporciones similares, viendo que formaban una única solución única”, he affirms. This opened a new era in the science of materials, the alloy of high entropy. Pero había un nuevo reto: buscar nuevas combinaciones entre un elemento principal y quantitas menores de otros dos o tres (el acero es hierro con tres o cuatro adiñados) was una tarea difficile, pero doable. Before this moment, the addition of many alloy elements in large proportions represented a problem. En las de alta entropía, las posibles nuevas composiciones de dozenas de elementos y sus differenta concentraciones se estima que superarían las 10⁷⁸. Una candidad imposible de manejar para los humanos, pero menos para las machines.

“Comparado con los métodos tradicionales, el aprendizaje de máquinas es mucho más efficiente, ahorrando tiempo y esfuerzo”

Ziyuan Rao, científico del Instituto Max Planck de Investigación Metalúrgica

The researcher of the Max Planck Institute and the first author of the investigation, Ziyuan Rao comments on the main advantage of his system of artificial intelligence (IA): “Comparado con los métodos tradicionales, el aprendizaje de máquinas es much más efficiente, ahorrando tiempo y esfuerzo” , dice. In the greater part of history, the discovery of new alloys with better properties has been based on trial and error, accumulated knowledge by artisans, and directly by serendipity. Es el caso del acero toledano, cuyas espadas fueron temidas durante siglos. As Carlos Capdevila, director of the National Center for Metallurgical Investigations (CENIM-CSIC), recalls, “las forjaban con carbón de los montes cercanos, que contenía más carbono que otras espadas de Europe, dándóles más reza”. En la actualidad la ciencia de los materiales se apoya en programas informáticos y models que ahorran calculos y anticipan resultados, pero el trabajo determinant sigue siendo humano.

El sistema de inteligencia artificial de Rao y sus colleges consta de tres pasos básicos. Primero usan un modelo que genera nuevas mezclas partiendo de un database de datos que los inquisitors had previously reunited. “Esto se debe a que las alaciones de alta entropía tienen un spectro de compositions enorme y es casi imposible to cover todas las possibiles composiciones”, he details. In a second, we used another model to predict the properties of the compositions that we obtained in the first instance. In the last step, the system puntúa los candidados (in this case 1,000) combining the expected coefficient of each one with its degree of novelty.

De un Nobel del XIX a un sistema del XXI

Llegaron así a cuatro nuevas aleaciones que compararon con el invar. It is an alloy that, in its original mixture, had 64% iron, 36% nickel and small amounts of manganese, carbon and chrome. Descubierta a finales del XIX, cuyo descubrimento le valió el Nobel a su creador, el suizo Charles Édouard Guillaume, tenía un bajísimo coeficiente de expansion térmica. Al no verse afectado por los changes térmicos, fue essencial y lo sigue siendo en el diseño de instruments de precisión, relojes, pendulos, valválles de motors, mechanics de la optica de los telescopes… Rao assures that two of the alloys created by with the system of intelligence equal to the alloys invar y otras dos “tienen el coeficiente de expansion térmica más bajo de las alaciones de alta o media entropía”.

Stefan Bauer, researcher at the Royal Institute of Technology in Stockholm and one of the senior authors of this research, recalls in a note: “Automatic learning models have had incredible success when there are unlimited amounts of data available, for example, in video games . Sin embargo, in the real world, it is much more difficult to find cases of use in those that artificial intelligence marks the difference. “Es muy emociento ver que las predicciones no solo se probaron en simulaciones, sino que se se se crearon y demosaron físicamente nuevas aleaciones”. Una vez demostrada su valía con la expansion thermal, los científicos pretenden usar su system de aprendizaje de máquinas para investigador otras propiedades, como el magnetismo, en otros materiales.

The illustration compares a conventional alloy, on the left, with the majority of its molecules of a certain element, and a high entropy alloy, formed by molecules of diverse elements and in similar proportions.
The illustration compares a conventional alloy, on the left, with the majority of its molecules of a certain element, and a high entropy alloy, formed by molecules of diverse elements and in similar proportions.S Venkatesh Kumaran/IMDEA MATERIALS

Jon Mikel Sánchez is an investigator in advanced materials at Tecnalia. Hace unos años hizo su doctoral thesis sobre las alaciones de alta entropía. Cuando se le pregunta por las possibiles propiedades más allá de la expansión térmica de estas aleaciones y sus posibles aplicaciones, casi le falta papel. “Hay tantas aleaciones que han mejorado las tradicionales en muchos aspectos. Algunos científicos comparan su discovery con el de los aceros”. Unas tienen mejores propiedades magnetotérmicas. Otras tienen un mejor rendezvous cryogénico, clave para el storage de combustibles. También recuerda una alloy de alta entropía de titanium que supera en anticorrosión a la mejor alación de titanium usada hoy en prótesis. “Por último, de las más importantes y la que mejor entendemes los mortales, mejores propiedades estructurales (pieces of vehicles, por ejemplo) sobre todo at altas temperaturas”. De ahí, opina Sánchez, la relevancia de estos trabajos. “Applying IA to discover new alloys is quite new. “Discovering new materials for these methods is a significant advance,” he says.

Capdevila, the director of CENIM, comments that he discovers a new alloy and improves the properties of the existing ones by slightly modifying his composition tiene sus ventajas. Pone el ejemplo de la covertera que le van a poner al campo de fútbol Santiago Bernabéu. Los aceros inoxidables tienen una elevada reflectancia y sin modificarlos, “la temperatura en las terrazas de alrederos serian muy altas”. Sin embargo, la aleación que pondrán neutralizes the major part of the heat. “Descubrir una nueva alación sería para una thesis doctoral de cuatro o cinco años, ahora la máquina lo hace en unos días”. Pero Capdevila destaca que la parte humana sigue estando ahí. “Es poder de calculus, pero yo, humano, le digo qué parameters me interesan”.

Torralba, the director of IMDEA Materials, is convinced that high entropy alloys are starting a new era. Prometen mejoras en propiedades muy dedadadas, como certainas propiedades magneticas, la alta resistencia a la corrosión, la major toleración a las temperaturas extremas oa los cambios térmicas… y remembera que uno de los obstaculas al desarrollo de energía de fusion es falta de un material que pueda support las altas temperaturas que se se generaten en un reactor de fusión. “En todas las tecnologías, el avance depends de que existan los materiales necesarios”, he remembers.

Puedes seguir a EL PAÍS TECHNOLOGÍA en Facebook i.e Twitter o apuntarte aquí para recibir nuestra newsletter weekly.

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *