Científicos de la USC trabajan en un modelo para la simulación atómica simultáneamente, avance decisivo para el diseño de materiales sostenibles como un concreto carbono neutro.
Investigadores de la Escuela de Ingeniería Viterbi de la Universidad del Sur de California crearon un modelo de inteligencia arfiticial (IA) capaz de simular más de 4 mil millones de átomos a la vez, lo que abre nuevas posibilidades para el diseño y descubrimiento de materiales a gran escala.
El modelo, denominado Allegro-FM, ha alcanzado una escalabilidad sin precedentes en la ciencia de materiales, posibilitando simulaciones hasta 1.000 veces más extensas que las de modelos actuales.
Esta tecnología tiene el potencial de revolucionar las ciudades al disminuir las emisiones, prolongar la vida útil de los edificios y replicar la resistencia del concreto con el que fueron edificadas las longevas construcciones romanas.
Una necesidad paliada
Con la crítica situación climática global, colmada de sequías severas, fenómenos extremos como huracanes, tormentas e incendios forestales, es urgente mitigar males como el calentamiento global, producto de la continua liberación de dióxido de carbono en la atmósfera.
Aiichiro Nakano, catedrático, investigador y experto multidisciplinario en la USC Viterbi, reflexionando sobre estos problemas luego de los incendios forestales de Los Ángeles, contactó a su colaborador de larga data, Ken-Ichi Nomura, con quien ha trabajado por más de 20 años en la USC Viterbi.
Fue su colaboración la que dio lugar al modelo de IA y la viabilidad de capturar el dióxido de carbono liberado durante la fabricación del concreto para reincorporarlo al mismo material que lo generó.
«Puedes simplemente poner el CO2 dentro del hormigón y entonces eso produce un hormigón neutro en carbono«.
dijo Nakano.
Nakano y Nomura, junto con Priya Vashishta, profesora de ingeniería química y ciencia de los materiales, y Rajiv Kalia, profesor de física y astronomía en la USC, han estado explorando el complejo proceso conocido como «secuestro de CO₂«, que consiste en recapturar y almacenar dióxido de carbono.
Allegro-FM permite simular miles de millones de átomos a la vez, lo que facilita probar composiciones químicas del concreto de forma virtual antes de realizar experimentos reales. Esto podría acelerar la creación de un concreto que absorba carbono, ayudando a reducir las emisiones, ya que su producción genera cerca del 8 % del CO₂ global.
Su principal avance es la alta escalabilidad: logró una eficiencia del 97,5 % al simular más de 4.000 millones de átomos en la supercomputadora Aurora, esto es, 1.000 veces por encima de los métodos tradicionales. Los múltiples elementos, fases e interfaces del concreto hacían imposible simular su comportamiento, pero con el modelo Allegro-FM ahora es posible analizar sus propiedades mecánicas y estructurales.
El modelo también predice el comportamiento molecular para diversas aplicaciones, desde la química del cemento hasta el almacenamiento de carbono. La propiedad ignífuga del concreto lo hace ideal para reconstrucciones tras incendios, si bien su producción genera altas emisiones de carbono nada deseables.
El concreto emulado sortea esta desventaja. Por otro lado, el modelo también podría extender la durabilidad del concreto actual, extendiéndolo de 100 años a los casi 2.000 años, gracias a la recuperación de CO₂. Llevar el modelo a la realidad es el siguiente paso.
«Si se añade CO2, la llamada ‘capa de carbonato', se vuelve más robusta».
dijo Nakano.
El trasfondo
Los autores de Allegro-FM ven en la IA un acelerador de sus procesos. La simulación a nivel atómico solía requerir de fórmulas matemáticas precisas basadas en mecánica cuántica pero, con la implementación de la IA en los últimos dos años, ahora se usa un conjunto de entrenamiento para que el modelo aprenda y ejecute las simulaciones, lo cual agiliza y mejora la eficiencia del proceso investigativo.
Allegro-FM predice con exactitud la interacción entre los átomos, evitando la necesidad de múltiples simulaciones individuales. Cada elemento químico requería ecuaciones específicas, pero gracias a la IA y el aprendizaje automático, este modelo simula las funciones de interacción de casi toda la tabla periódica de forma simultánea, sin fórmulas separadas para cada elemento.
«El enfoque tradicional consiste en simular un conjunto específico de materiales. Por ejemplo, se puede simular vidrio de sílice, pero no se puede simular con, por ejemplo, una molécula de fármaco».
explicó Nomura.
Los modelos de IA son tecnológicamente más eficientes ya que ejecutan numerosos cálculos que antes dependían de una supercomputadora, lo que simplifica las tareas y libera recursos computacionales para investigaciones más complejas. Con todo, Nomura y Nakano continúan con su labor para optimizar el modelo y llevarlo a la realidad.
«Sin duda continuaremos con esta investigación de estudios concretos, creando geometrías y superficies más complejas».
puntualizó Nomura.
FUENTE: Science daily.
IMÁGENES: Pexels / Viterbi School.