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La aleación de varios metales da habitualmente como resultado un material rígido con características metálicas. Suena lógico y así es. Pero existen otro tipo de aleaciones que, bajo unas determinadas condiciones y en las cantidades precisas, dan como consecuencia un tipo especial de materiales, los metales amorfos.

Se trata de los llamados vidrios metálicos o metales vítreos. Su estructura no es cristalina, a diferencia de la de los metales convencionales, sino desordenada. Sus propiedades, sin embargo, pueden llegar a ser muy apreciadas. Entre ellas se encuentran la robustez, la ligereza o la resistencia a la corrosión.

La investigación de nuevos metales de este tipo lleva en marcha medio siglo aproximadamente. Y el problema es que después de una buena cantidad de experimentos, solo se han probado algunas miles de las millones de combinaciones posibles entre metales. Y de estas, solo algunas son aprovechables finalmente.

Y aquí es donde entra la inteligencia artificial. Un equipo de científicos del Department of Energy de Estados Unidos, la Universidad de Northwestern y el Naional Institute of Standards and Technology han encontrado un atajo para la investigación de nuevos metales. Mediante un algoritmo de IA entrenado se pueden simular los resultados de las diferentes aleaciones susceptibles de llevarse a cabo.

Esta técnica tiene como consecuencia una reducción del tiempo y del coste a la hora de investigar nuevos metales amorfos. El equipo de científicos ha logrado descubrir tres nuevas combinaciones de materiales que forman este tipo de vidrios metálicos. El proceso ha sido 200 veces más rápido, en comparación con cómo se hacía antes.

El sistema creado por estos científicos se basa en un algoritmo de IA que permite extraer conocimiento de enormes cantidades de datos. Para hacerse una idea del volumen de trabajo que lleva a cabo este software, en los últimos 50 años la investigación en metales amorfos ha probado unas 6.000 combinaciones. La inteligencia artificial, en cambio, ha simulado 20.000 aleaciones en un solo año.

Los científicos responsables del proyecto afirman que esto solo acaba de empezar. Apuntan que su método se puede utilizar en diferentes tipos de experimentos. Lo único que hay que hacer es introducir la información en el sistema para que este aprenda.

Imágenes: Sergei Golyshev (AFK during workdays), Geralt