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Mosc\u00fa, 8 may (Prensa Latina) Cient\u00edficos rusos desarrollan un modelo de Inteligencia Artificial (IA) que acelera la creaci\u00f3n de nuevos materiales polim\u00e9ricos, inform\u00f3 hoy el canal multinacional TVBrics.<\/p>\n\n\n\n
Seg\u00fan la comunicaci\u00f3n, el nuevo modelo desarrollado por el Centro Cient\u00edfico y Educativo \u201cMateriales Polim\u00e9ricos y Compuestos\u201d de la Universidad Federal B\u00e1ltica Immanuel Kant de Rusia, optimiza el desarrollo de compuestos polim\u00e9ricos, reduciendo costos y tiempos de producci\u00f3n hasta tres veces.<\/p>\n\n\n\n
El desarrollo, respaldado por el programa \u201cPrioridad 2030\u201d, ayuda a seleccionar los par\u00e1metros tecnol\u00f3gicos \u00f3ptimos para obtener materiales compuestos de alta calidad, reduciendo significativamente el tiempo y los costos asociados a los experimentos de laboratorio tradicionales.<\/p>\n\n\n\n
Como material de referencia se utiliz\u00f3 la poliamida, un pol\u00edmero ampliamente empleado en industrias como la textil, la automotriz, la aeron\u00e1utica, la naval y la m\u00e9dica, gracias a su resistencia, durabilidad y flexibilidad.<\/p>\n\n\n\n
Los investigadores mejoraron sus propiedades mediante la incorporaci\u00f3n de nanopart\u00edculas de alta dispersi\u00f3n, que incluso en peque\u00f1as cantidades incrementan la resistencia y la rigidez del material.<\/p>\n\n\n\n
El modelo desarrollado tiene en cuenta variables clave como la fracci\u00f3n m\u00e1sica de nanopart\u00edculas, la velocidad de rotaci\u00f3n de los tornillos del microextrusor y la velocidad de extrusi\u00f3n del compuesto.<\/p>\n\n\n\n
Para su creaci\u00f3n se utilizaron t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico capaces de identificar relaciones complejas entre la composici\u00f3n del material, su comportamiento en estado fundido y las condiciones de procesamiento.<\/p>\n\n\n\n
Seg\u00fan los investigadores, este enfoque permite sustituir parte de los ensayos experimentales por simulaciones virtuales, transformando el desarrollo de materiales en un proceso digital m\u00e1s eficiente.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s, puede reducir el tiempo de desarrollo de nuevos compuestos entre dos y tres veces, y los costos hasta en el 50 por ciento manteniendo la reproducibilidad de los resultados.<\/p>\n\n\n\n
En el futuro, el equipo cient\u00edfico planea aplicar este modelo a una gama m\u00e1s amplia de compuestos polim\u00e9ricos basados en diferentes materiales.<\/p>\n\n\n\n
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