¿Hasta qué punto es sostenible un material que ni siquiera existe todavía?
Un equipo internacional de investigación demuestra cómo la inteligencia artificial puede tener en cuenta los posibles impactos medioambientales incluso en la fase de búsqueda de nuevos materiales
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Los nuevos materiales tienen por objeto hacer posibles las innovaciones técnicas, desde componentes electrónicos más potentes hasta materiales de construcción más respetuosos con el medio ambiente. Pero, ¿de qué sirve un material con propiedades excepcionales si su producción consume enormes cantidades de energía o requiere materias primas escasas? A menudo, estas cuestiones solo se tienen en cuenta en una fase avanzada del desarrollo de nuevos materiales. Para entonces, es posible que ya se haya invertido una cantidad considerable de tiempo, energía y dinero en una solución que resulte inadecuada para su aplicación práctica.
Un equipo internacional de investigación, en el que participan investigadores de la Universidad Friedrich Schiller de Jena, ha desarrollado ahora una estrategia mediante la cual la inteligencia artificial no solo puede seleccionar futuras soluciones de materiales basadas en propiedades técnicas, sino que también puede tener en cuenta cuestiones de sostenibilidad —como los posibles impactos medioambientales— desde las primeras fases de la investigación. Con este fin, los investigadores proponen un enfoque que combina el desarrollo de materiales asistido por IA con análisis prospectivos del ciclo de vida y otras consideraciones de sostenibilidad. Han publicado su hoja de ruta en la revista especializada «Nature Sustainability».
Preguntas como si un material requiere una producción que consume mucha energía, qué recursos necesita o qué ocurre con él al final de su ciclo de vida a menudo solo pueden responderse en una fase tardía o incluso solo mientras se encuentra en uso en condiciones reales. Al mismo tiempo, el esfuerzo necesario para tales investigaciones suele aumentar rápidamente a medida que se avanza.
En su artículo recién publicado, los investigadores proponen integrar métodos de análisis del ciclo de vida directamente en los procesos de desarrollo basados en la IA y diseñarlos de tal manera que permitan realizar afirmaciones predictivas. «Este tipo de análisis recoge los impactos medioambientales desde la extracción de las materias primas, pasando por la fabricación y el uso, hasta el final de la vida útil de un producto. En el futuro, esta información podría influir en una fase temprana en qué materiales candidatos selecciona un sistema de IA y cuáles llegan finalmente al proceso de desarrollo en el mundo real, fuera del entorno informático», afirma el Prof. Dr. Ing. Lothar Wondraczek, de la Universidad de Jena. Junto con investigadores del Instituto Indio de Tecnología de Delhi, el Imperial College de Londres, el Instituto Indio de Tecnología de Madrás, la Universidad Tecnológica de Chalmers y la Universidad de Gotemburgo, desarrolló el concepto básico en el que se basa este trabajo.
Cinco pilares para una búsqueda de materiales más sostenible
La hoja de ruta comprende cinco tareas interrelacionadas. La información procedente de publicaciones científicas y otras fuentes se extraerá automáticamente y se consolidará en bases de datos de materiales y medioambientales. Partiendo de esta base, se elaborarán modelos para estimar cómo la composición y la estructura de un material se relacionan con los procesos de fabricación y los impactos medioambientales. Se deben tener en cuenta de forma explícita varias vías de producción posibles y las incertidumbres asociadas a ellas. Por último, el rendimiento técnico y los impactos medioambientales deben incorporarse conjuntamente al proceso de optimización.
Una dificultad particular radica en el hecho de que, en el caso de materiales totalmente nuevos, aún no existen datos sobre su producción industrial ni sobre su uso a largo plazo. Por ello, los investigadores proponen calcular primero diversos escenarios plausibles y hacer transparentes las incertidumbres asociadas. A continuación, los modelos podrían mejorarse gradualmente utilizando nuevos datos experimentales e industriales. «Un reto especial radica en vincular entre sí tipos de información muy diferentes», explica N. M. Anoop Krishnan, catedrático del Instituto Indio de Tecnología de Delhi y antiguo investigador visitante Humboldt en la Universidad de Jena. «En el futuro, además de los datos medidos y las simulaciones por ordenador, los modelos de IA deberán tener en cuenta también la información sobre los procesos de fabricación, los requisitos legales y la aceptación social de un material».
Desde los plásticos hasta el vidrio y el cemento
Tomando como ejemplos los polímeros, el vidrio, los fotorresistentes para la fabricación de semiconductores y el cemento, el equipo demuestra lo variados que son los requisitos para este tipo de modelos de IA. En el caso de los polímeros, se echan en falta, entre otras cosas, datos procesados de forma sistemática sobre los impactos medioambientales; en el de los nuevos tipos de vidrio, faltan modelos adecuados que combinen composición, propiedades y rendimiento medioambiental. En el caso del cemento, por otro lado, existe una cantidad relativamente grande de datos de evaluación del ciclo de vida, mientras que sigue resultando difícil modelar las propiedades de los materiales a múltiples escalas.
«Los modelos de IA multimodales con visión de futuro pueden ayudarnos a filtrar, de entre la multitud de materiales teóricamente posibles, precisamente aquellos que tienen una alta probabilidad de dar lugar a aplicaciones sostenibles. Sin embargo, no nos impedirán seguir explorando con curiosidad enfoques poco probables en el laboratorio», concluye el profesor Wondraczek.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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