Material de nueva generación que se adapta a su historia

El material sensible cambia su comportamiento en función de las condiciones anteriores

17.11.2022 - Finlandia

Inspirados en los sistemas vivos, investigadores de la Universidad de Aalto han desarrollado un nuevo material que cambia su comportamiento eléctrico en función de la experiencia previa, lo que le confiere una forma básica de memoria adaptativa. Estos materiales adaptativos podrían desempeñar un papel fundamental en la próxima generación de sensores médicos y medioambientales, así como en robots blandos o superficies activas.

Olli Ikkala / Aalto University

La forma y la conductividad de los pilares formados por las perlas magnéticas en un campo magnético dependen de la fuerza y la historia de los campos.

Los materiales con capacidad de respuesta se han convertido en algo habitual en una serie de aplicaciones, desde gafas que se oscurecen con la luz del sol hasta sistemas de administración de fármacos. Pero los materiales existentes reaccionan siempre de la misma manera: su respuesta a un cambio no depende de su historia, ni se adaptan en función de su pasado.

Esto es fundamentalmente diferente de los sistemas vivos, que adaptan dinámicamente su comportamiento en función de las condiciones anteriores. Uno de los próximos grandes retos de la ciencia de los materiales es desarrollar materiales verdaderamente inteligentes inspirados en los organismos vivos. Queríamos desarrollar un material que ajustara su comportamiento en función de su historia", afirma Bo Peng, investigador de la Universidad Aalto y uno de los autores principales de este estudio.

Los investigadores sintetizaron perlas magnéticas de tamaño micrométrico que luego fueron estimuladas por un campo magnético. Cuando el imán estaba encendido, las cuentas se apilaban formando pilares. La intensidad del campo magnético afecta a la forma de los pilares, lo que a su vez influye en su capacidad para conducir la electricidad.

Con este sistema, acoplamos el estímulo del campo magnético y la respuesta eléctrica. Curiosamente, descubrimos que la conductividad eléctrica depende de si variamos el campo magnético rápida o lentamente. Esto significa que la respuesta eléctrica depende de la historia del campo magnético. El comportamiento eléctrico también era diferente si el campo magnético aumentaba o disminuía. La respuesta mostraba biestabilidad, que es una forma elemental de memoria. El material se comporta como si tuviera memoria del campo magnético", explica Peng.

Aprendizaje básico

La memoria del sistema también le permite comportarse de forma parecida a un aprendizaje rudimentario. Aunque el aprendizaje en los organismos vivos es enormemente complejo, su elemento más básico en los animales es un cambio en la respuesta de las conexiones entre neuronas, conocidas como sinapsis. Dependiendo de la frecuencia con la que se estimulen, las sinapsis de una neurona serán más difíciles o más fáciles de activar. Este cambio, conocido como plasticidad sináptica a corto plazo, hace que la conexión entre un par de neuronas sea más fuerte o más débil en función de su historia reciente.

Los investigadores fueron capaces de lograr algo similar con sus perlas magnéticas, aunque el mecanismo es totalmente diferente. Cuando expusieron las cuentas a un campo magnético de pulsaciones rápidas, el material mejoró su capacidad de conducción de la electricidad, mientras que las pulsaciones más lentas hicieron que la conducción fuera deficiente.

Esto recuerda a la plasticidad sináptica a corto plazo", afirma el catedrático de Aalto Olli Ikkala. Nuestro material funciona un poco como una sinapsis. Lo que hemos demostrado allana el camino para la próxima generación de materiales inspirados en la vida, que se basarán en procesos biológicos de adaptación, memoria y aprendizaje".

En el futuro podría haber aún más materiales inspirados algorítmicamente en propiedades similares a las de la vida, aunque no implicarán toda la complejidad de los sistemas biológicos. Estos materiales serán fundamentales para la próxima generación de robots blandos y para el control médico y medioambiental", añade Ikkala.

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