Un grupo de investigadores de prestigiosos centros europeos, desde el\u00a0Instituto Max Planck de Investigaci\u00f3n Metal\u00fargica\u00a0hasta la\u00a0Universidad de Tecnolog\u00eda de Delft, pasando por el\u00a0Real Instituto de Tecnolog\u00eda de Estocolmo, han creado ahora un sistema de aprendizaje de m\u00e1quinas (machine learning, en ingl\u00e9s) capaz de bucear entre millones de combinaciones entre los distintos elementos de la tabla peri\u00f3dica, y encontrar 1.000 candidatos con las propiedades que les interesaban.<\/p>\n
Durante milenios, los humanos se han impuesto a la naturaleza o a otros humanos dominando el arte de fundir y mezclar metales: a la Edad del Cobre le siguieron la del Bronce o la del Hierro. El acero moderno est\u00e1 en la base de la Revoluci\u00f3n industrial de finales del siglo XVIII y el XIX. En el XX, las aleaciones de aluminio, titanio o las superaleaciones permitieron enormes saltos tecnol\u00f3gicos en coches, aviones, misiles, pr\u00f3tesis… En la segunda d\u00e9cada de este milenio, una m\u00e1quina ha descubierto varias aleaciones que igualan y hasta superan a las creadas por los humanos en alguna de sus propiedades.<\/p>\n
Un grupo de investigadores de prestigiosos centros de investigaci\u00f3n t\u00e9cnica europeos, desde el\u00a0Instituto Max Planck de Investigaci\u00f3n Metal\u00fargica<\/a>\u00a0hasta la\u00a0Universidad de Tecnolog\u00eda de Delft<\/a>, pasando por el\u00a0Real Instituto de Tecnolog\u00eda de Estocolmo<\/a>, han creado ahora un sistema de aprendizaje de m\u00e1quinas (machine learning, en ingl\u00e9s) capaz de bucear entre millones de combinaciones entre los distintos elementos de la tabla peri\u00f3dica, encontrar 1.000 candidatos con las propiedades que les interesaban y analizarlos buscando los que te\u00f3ricamente tendr\u00edan un bajo coeficiente de expansi\u00f3n t\u00e9rmica (la dilataci\u00f3n o contracci\u00f3n del material con el fr\u00edo o el calor). Seg\u00fan publican en la revista\u00a0Science<\/a>, encontraron cuatro nuevas aleaciones con un coeficiente igual o inferior a las combinaciones m\u00e1s inmunes a la temperatura usadas hasta ahora.<\/p>\n Hasta hace unos a\u00f1os, una aleaci\u00f3n era esencialmente una mezcla entre un metal principal y peque\u00f1as concentraciones de otros elementos de la tabla peri\u00f3dica. Las reglas de la metalurgia casi prohib\u00edan ir m\u00e1s all\u00e1. El director de\u00a0IMDEA Materiales<\/a>, Jos\u00e9 Manuel Torralba, lo ejemplifica comparando un caf\u00e9 con una aleaci\u00f3n basada en el hierro. \u201cAl disolver el az\u00facar, obtienes un \u00fanico l\u00edquido con propiedades diferentes a las que tienen el caf\u00e9 y el az\u00facar por separado. En las aleaciones es similar, pero hay l\u00edmites a la proporci\u00f3n de otros elementos que puedes a\u00f1adir al hierro antes de que haya precipitados que ya no forman parte de la aleaci\u00f3n principal y en general empeorando sus propiedades\u201d. Todo esto salt\u00f3 por los aires en 2004: \u201cEntonces, dos grupos independientes combinaron cinco elementos en proporciones similares, viendo que formaban una \u00fanica soluci\u00f3n \u00fanica\u201d, afirma. Esto abri\u00f3 una nueva era en la ciencia de los materiales, la de las aleaciones de alta entrop\u00eda. Pero hab\u00eda un nuevo reto: buscar nuevas combinaciones entre un elemento principal y cantidades menores de otros dos o tres (el acero es hierro con tres o cuatro a\u00f1adidos) era una tarea dif\u00edcil, pero factible. Antes de este momento, la adici\u00f3n de muchos elementos de aleaci\u00f3n en grandes proporciones representaba un problema. En las de alta entrop\u00eda, las posibles nuevas composiciones de decenas de elementos y sus distintas concentraciones se estima que superar\u00edan las 10\u2077\u2078. Una cantidad imposible de manejar para los humanos, pero menos para las m\u00e1quinas.<\/p>\n