La IA revoluciona la ciencia de los materiales: ¡los estudiantes exploran nuevos caminos!

La IA revoluciona la ciencia de los materiales: ¡los estudiantes exploran nuevos caminos!

La IA se utiliza cada vez más como una herramienta valiosa en la investigación de materiales y sus aplicaciones. Un ejemplo de esto es el grupo de investigación estudiantil sobre informática de materiales del Instituto de Materiales, del que forman dos estudiantes comprometidos, Claas Hardt y Karina Kaidarova. Hardt, que está completando su maestría en ingeniería ambiental, desarrolló un programa de inteligencia artificial para la clasificación de imágenes de microestructuras de partículas de polvo metálico. Kaidarova continúa ahora este trabajo innovador en su tesis de licenciatura, que se centra en un material diferente de una familia de materiales diferente. Utiliza los resultados del trabajo de Hardt y el programa de IA desarrollado para lograr sus propios objetivos de investigación. Esto muestra la estrecha conexión entre la teoría y la práctica en la ciencia de los materiales.

El Grupo de Investigación Estudiantil, liderado por el Dr. Santiago Benito no sólo promueve el intercambio entre estudiantes, sino que también posibilita potenciales publicaciones científicas conjuntas. El grupo ofrece una amplia gama de campos de investigación, incluida la clasificación de microestructuras, que se destaca como uno de los cuatro focos principales de esta investigación. Kaidarova estima que gracias al trabajo preparatorio de Hardt no tendrá que empezar de cero, lo que acorta significativamente el tiempo de desarrollo de su investigación.

Métodos innovadores en caracterización de microestructuras.

El grupo “Caracterización Avanzada de Microestructuras”, que forma parte del panorama de investigación, se ocupa en profundidad del análisis cuantitativo de la estructura tridimensional del material. Esta investigación utiliza tanto métodos 2D clásicos como técnicas tomográficas modernas. El objetivo es comprender los procesos de fabricación de los materiales e identificar estructuras óptimas para propiedades específicas. Los trabajos con aceros multifásicos y aleaciones de fundición de aluminio son proyectos actuales en este grupo. Particularmente digna de mención es la colaboración interdisciplinaria con la informática para desarrollar métodos innovadores de procesamiento de imágenes y clasificación de estructuras.

Una ventaja decisiva de estos modernos métodos de análisis es la caracterización exhaustiva de la estructura del material, lo que permite sacar conclusiones sobre las propiedades efectivas del material. Esto conduce a una mejor correlación entre el procesamiento y las propiedades., que es relevante para el desarrollo posterior de materiales.

La inteligencia artificial como pionera del progreso

La inteligencia artificial está desempeñando un papel cada vez más importante en la ciencia de los materiales y está cambiando fundamentalmente la forma en que se descubren los materiales y se estudian sus propiedades. El desarrollo de procesos respaldados por IA promueve la innovación y la eficiencia. La IA puede reducir enormemente el tiempo que lleva descubrir nuevos materiales, a menudo hasta en un 70 por ciento, y al mismo tiempo lograr una precisión de predicción de más del 90 por ciento. La IA no sólo se utiliza para el descubrimiento de materiales, pero también para el modelado predictivo de propiedades y la optimización de procesos de diseño. Esto tiene importantes implicaciones para futuros desarrollos en la ciencia de materiales a medida que los procesos se vuelvan más rápidos y precisos.

Kaidarova planea continuar investigando materiales e IA después de su tesis de licenciatura y ve el Student Research Group como una plataforma valiosa para su desarrollo científico. Hardt también pretende seguir trabajando en el tema de la clasificación de microestructuras en su tesis de maestría y seguirá involucrado activamente en el grupo. Sus esfuerzos colectivos demuestran no sólo el valor de la colaboración interdisciplinaria, sino también los importantes avances que se pueden lograr en la aplicación de la IA a la ciencia de materiales.

Estos desarrollos no son sólo avances para estudiantes individuales, sino que también podrían ser cruciales para avances en toda la industria. El Student Research Group es un ejemplo del impulso a la innovación en la investigación de materiales, que se inspira en las tecnologías modernas y la colaboración científica.