Robótica e inteligencia artificial: una nueva manera de desarrollar materiales perfectos

La inteligencia artificial (IA) ha irrumpido en numerosas tecnologías como una herramienta eficaz para optimizar y modificar parámetros de fabricación, materias primas o rutas de procesado. En el desarrollo de nuevos materiales, la IA está siendo fundamental para poder digerir los cientos de miles de posibles combinaciones químicas existentes a la hora de formar una aleación o un compuesto cerámico o polimérico, con los cientos de posibles vías de fabricación. La entrada en la ecuación de los nuevos criterios de sostenibilidad que nos empujan a tener que fabricar sin emitir CO2 y sin utilizar materias primas esenciales (críticas o estratégicas) hace que las combinaciones posibles entre materias primas elegibles, técnicas de fabricación posibles y las variables que restringen tanto materiales como procesos para encauzar al mismo tiempo la sostenibilidad con las propiedades deseadas, sean casi infinitas. Pero nos llega la IA con algoritmos de simulación mágicos que nos permiten elegir las variables a tener en cuenta para conseguir cumplir con los criterios de sostenibilidad y prestaciones, utilizando las técnicas de fabricación y materiales que tengamos disponibles.

Los algoritmos de IA necesitan de miles de datos fiables para poder alimentar sus rutinas de calculo y ofrecernos soluciones viables. ¿De donde pueden salir estos datos?

Para hacer esto, necesitamos una potencia de calculo enorme, que hoy en día está a nuestro alcance gracias a la Ley de Moore y unos sistemas de procesado avanzados que nos permiten hacer cálculos complejos en tiempos reducidos. Y esto puede mejorar aun más cuando los ordenadores cuánticos sean una realidad en el mercado. Pero todo esto tiene un punto débil: la necesidad de datos. Los algoritmos de IA necesitan de miles de datos fiables para poder alimentar sus rutinas de calculo y ofrecernos soluciones viables. ¿De donde pueden salir estos datos? Por supuesto de bases de datos abiertas de proyectos de investigación (la Unión Europea está obligando a que en todos los proyectos que financia haya una gestión de datos que permita el acceso libre), prontuarios técnicos, publicaciones científicas,…

Pero esto no es suficiente. Necesitamos generar datos abundantes y fiables, y tenemos que recurrir a las llamadas técnicas de fabricación y caracterización de alto rendimiento. Pero además podemos dar una vuelta de tuerca, si estas técnicas de alto rendimiento las manipulan robots, que permitirían trabajar 24x7. Ya existen laboratorios robotizados, donde en una estación de trabajo se fabrica el material y en otras estaciones se ensayan distintas propiedades que alimentan ordenadores que almacenan todos esos datos para alimentar la IA. Los robots fabrican, ensayan y mueven (físicamente) las probetas entre las distintas estaciones de trabajo. En el Instituto IMDEA Materiales (Madrid) existe un Robotlab donde se fabrican nanocompuestos poliméricos y se ensayan sus propiedades mecánicas y su posible degradación. En la actualidad se está desarrollando otro laboratorio de biomateriales para la ingeniería de tejidos. Según el Dr. Maciej Haranczyk, responsable de este laboratorio “el trabajo experimental de una tesis doctoral que se desarrolla en más de tres años, se puede llegar a hacer en menos de una semana”.

A muchas personas les preocupa que todo esto acabe con la necesidad de contar con los seres humanos para hacer cualquier trabajo, siendo este un debate que se remonta a la revolución industrial. Se pensaba que la industrialización generaría paro, y no ocurrió. Luego se dijo que la robotización generaría paro, y no solo no es así, sino que los países más “robotizados” son los que tienen menos tasa de paro.

Ahora es el debate de si la IA generará desempleo. Yo, personalmente, no lo creo. Históricamente, cualquier avance tecnológico, siempre ha generado mayor calidad de vida con más y mejor empleo en la sociedad.