Un sistema de inteligencia artificial ha resuelto un problema que dejó perplejos a los ingenieros durante años: cómo imprimir en 3D una aleación de cohetes de la NASA usando mucha menos energía de lo que se creía posible. Investigadores de la Universidad Estatal de Washington en Estados Unidos usaron IA para buscar entre más de 100 millones de configuraciones de impresión potenciales para GRCop-42, una aleación de cobre, cromo y niobio desarrollada por la NASA para entornos de calor extremo. Tras solo 40 experimentos físicos, el sistema identificó seis configuraciones exitosas, incluida una que funcionó a un récord de 500 vatios. Este avance podría reducir drásticamente el costo y la complejidad de imprimir este material de alto rendimiento, haciéndolo accesible a muchos más fabricantes.
Un metal que la mayoría de las impresoras no pueden manejar
GRCop-42 es valorado en la industria aeroespacial por su capacidad de soportar calor intenso mientras transfiere energía térmica de manera eficiente. Se usa en cámaras de combustión de motores de cohetes líquidos, donde tanto la resistencia como la tolerancia al calor son críticas. Pero la aleación tiene un gran inconveniente: imprimirla normalmente requiere una potencia láser muy alta, que solo está disponible en máquinas especializadas y caras. Alrededor del 90 por ciento de las impresoras 3D comerciales no pueden manejar el material en absoluto. Intentos previos de imprimir GRCop-42 a potencias más bajas fallaron, y probar manualmente los 100 millones de configuraciones posibles era imposible. Cada impresión de prueba cuesta cientos de dólares solo en material, y analizar una sola muestra puede llevar días. Algunas configuraciones simplemente derretían el producto, desperdiciando tiempo y dinero.
La IA corta a través del ruido
El equipo de WSU, liderado por el profesor de ciencias de la computación Jana Doppa, desarrolló un algoritmo de IA que podía predecir qué configuraciones eran más propensas a funcionar. En lugar de probar por fuerza bruta, la IA aprendía de cada experimento y reducía las posibilidades. Después de 40 ejecuciones físicas, encontró seis configuraciones viables, incluida la de 500 vatios que nunca se había logrado antes. La investigación, publicada en las Actas de la Conferencia AAAI sobre Inteligencia Artificial, también ganó el Premio a la Aplicación Innovadora Desplegada en la conferencia anual de la organización. El equipo cree que el mismo enfoque de IA podría aplicarse a otros desafíos científicos con espacios de búsqueda enormes, como el descubrimiento de fármacos.
Abriendo la puerta a un uso más amplio
Para los investigadores locales y la comunidad manufacturera en general, esto es más que una curiosidad de laboratorio. La capacidad de imprimir GRCop-42 en impresoras comerciales comunes podría democratizar el acceso a la aleación, permitiendo que empresas más pequeñas y laboratorios de investigación trabajen con un material antes reservado para programas aeroespaciales bien financiados. El método impulsado por IA también reduce el costo y el tiempo necesarios para desarrollar nuevos procesos de fabricación. Aunque el enfoque inmediato del equipo está en la industria aeroespacial, las implicaciones se extienden a cualquier industria que pueda beneficiarse de un metal que permanece fuerte bajo calor extremo. El descubrimiento muestra que a veces la forma más inteligente de resolver un problema complejo es dejar que una máquina haga la búsqueda.
