Bombazo en la industria de los materiales: investigadores crean con IA una aleación 5 veces más dura que el aluminio

Diseñar una aleación que sea ligera y, al mismo tiempo, capaz de soportar grandes esfuerzos mecánicos ha sido históricamente un reto complejo. El aluminio destaca por su bajo peso y su amplio uso industrial, pero su resistencia limita determinadas aplicaciones. Por esto mismo, la ciencia de materiales busca fórmulas que mejoren sus prestaciones.

Recientemente, el avance logrado por un equipo del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) se apoya en un enfoque distinto al tradicional. En lugar de ensayar combinaciones casi infinitas de elementos mediante prueba y error, los investigadores recurrieron al aprendizaje automático para acotar el problema.

¿Cómo hicieron para crear con IA una aleación 5 veces más dura que el aluminio?

El uso de inteligencia artificial permitió reducir drásticamente el número de combinaciones necesarias para dar con una aleación adecuada. En lugar de analizar millones de posibles mezclas de aluminio con otros elementos, los algoritmos seleccionaron alrededor de cuarenta candidatas con mayor potencial. El trabajo fue publicado en la revista Advanced Materials.

Este tipo de herramientas resulta especialmente útil en el estudio de las microestructuras metálicas. En una aleación, pequeñas variaciones en la composición pueden alterar de forma significativa el comportamiento mecánico.

El aprendizaje automático ayuda a anticipar cómo se formarán los llamados precipitados nanométricos, partículas diminutas que refuerzan el material cuando están bien distribuidas.

Según los datos del estudio, la clave estuvo en identificar qué elementos favorecen la aparición de estos precipitados sin que crezcan en exceso. Al mantenerse a escala nanométrica, actúan como un refuerzo interno que incrementa la dureza y la estabilidad térmica de la aleación.

Impresión 3D y solidificación rápida: las claves de este hallazgo

Una vez definida la composición, la fabricación de la aleación se realizó mediante impresión 3D metálica, concretamente con la técnica de fusión por láser sobre lecho de polvo. Este método permite fundir capas muy finas de material que se solidifican casi de inmediato.

La solidificación rápida es determinante para el resultado final. A diferencia de la fundición tradicional, donde el enfriamiento es lento y favorece estructuras más gruesas, la impresión 3D bloquea una microestructura fina y densa.

En el caso del aluminio, este proceso evita que los precipitados crezcan demasiado, manteniendo una distribución uniforme que mejora la resistencia.

Las pruebas realizadas confirmaron las predicciones de los modelos de IA. La aleación impresa en 3D mostró una resistencia mecánica cinco veces superior a la del aluminio obtenido por métodos convencionales y una estabilidad térmica que alcanza los 400 grados centígrados, un valor poco habitual para este tipo de material.

¿Para qué podría ser usada esta aleación y cuál es el futuro del descubrimiento?

Las posibles aplicaciones de esta aleación abarcan sectores donde el peso y la resistencia son factores críticos. Entre ellos se encuentran componentes aeronáuticos, como palas de ventiladores de motores, sistemas de refrigeración para centros de datos o piezas complejas para vehículos de alto rendimiento.

Cabe remarcar que uno de los aspectos destacados del estudio es que esta metodología no se limita al aluminio. Los investigadores plantean extender el uso del aprendizaje automático y la impresión 3D al diseño de nuevas aleaciones metálicas, adaptadas desde su origen a la fabricación aditiva.

Además, la impresión 3D permite crear geometrías complejas con menos desperdicio de material, lo que refuerza el interés industrial del hallazgo. La combinación de inteligencia artificial, simulación y fabricación avanzada abre así una vía distinta para producir metales con propiedades ajustadas a necesidades muy concretas.