Connect with us

Investigadores allanan el camino para materiales de próxima generación inspirados en la vida

Inteligencia artificial

Investigadores allanan el camino para materiales de próxima generación inspirados en la vida

mm

Un nuevo material inspirado en sistemas vivos cambia su comportamiento eléctrico en función de la experiencia previa. Desarrollado por investigadores de la Universidad Aalto, ha logrado efectivamente una forma básica de memoria adaptativa. 

Materiales adaptativos como este podrían desempeñar un papel clave en el desarrollo de sensores médicos y ambientales de próxima generación, así como en robots blandos y superficies activas.

Materiales responsivos en sistemas vivos

Los materiales responsivos se pueden encontrar en una amplia gama de aplicaciones, como gafas que se oscurecen en la luz solar. Sin embargo, los materiales existentes siempre reaccionan de la misma manera, y su respuesta a un cambio es independiente de su historia. Esto significa que no se adaptan en función de sus experiencias pasadas. 

Por otro lado, los sistemas vivos adaptan su comportamiento en función de las condiciones previas. 

Bo Peng es un becario de investigación de la Academia en la Universidad Aalto y uno de los autores principales de la investigación

“Uno de los próximos grandes desafíos en la ciencia de materiales es desarrollar materiales verdaderamente inteligentes inspirados en organismos vivos”, dice Peng. “Queríamos desarrollar un material que ajustara su comportamiento en función de su historia”. 

Lograr memoria adaptativa en materiales

El equipo primero sintetizó bolas magnéticas de tamaño micrométrico antes de estimularlas con un campo magnético. Las bolas se apilaron para formar pilares cada vez que se encendía el imán, y la fuerza del campo magnético impactó la forma de los pilares. Estas formas afectan cómo conducen la electricidad los pilares. 

“Con este sistema, acoplamos el estímulo del campo magnético y la respuesta eléctrica. Resulta interesante que encontramos que la conductividad eléctrica depende de si variamos el campo magnético rápidamente o lentamente”, explica Peng. “Eso significa que la respuesta eléctrica depende de la historia del campo magnético. La respuesta eléctrica también fue diferente si el campo magnético aumentaba o disminuía. La respuesta mostró bistabilidad, que es una forma elemental de memoria. El material se comporta como si tuviera una memoria del campo magnético”. 

La memoria del sistema le permite comportarse de una manera similar al aprendizaje rudimentario. Durante el proceso de aprendizaje en organismos vivos, el elemento básico en los animales es un cambio en la respuesta de las conexiones entre neuronas. Esto se conoce como sinapsis, y dependiendo de con qué frecuencia se estimulan, las sinapsis en las neuronas se vuelven más difíciles o más fáciles de activar. El cambio se llama plasticidad sináptica a corto plazo, y hace que la conexión entre un par de neuronas sea más fuerte o más débil dependiendo de su historia. 

El equipo de investigadores logró un sistema similar con las bolas magnéticas, pero el mecanismo es diferente. Cuando las bolas se exponen a un campo magnético que pulsa rápidamente, el material puede conducir mejor la electricidad. Pero si se exponen a un pulso más lento, conducen mal. 

Olli Ikkala es un profesor distinguido en Aalto. 

“Nuestro material funciona un poco como una sinapsis”, dice Ikkala. “Lo que hemos demostrado allana el camino para la próxima generación de materiales inspirados en la vida, que se basarán en procesos biológicos de adaptación, memoria y aprendizaje”. 

“En el futuro, podría haber incluso más materiales que estén inspirados algorítmicamente en propiedades similares a la vida, aunque no involucrarán la complejidad completa de los sistemas biológicos. Tales materiales serán centrales para la próxima generación de robots blandos y para la monitorización médica y ambiental”, concluye Ikkala. 

Alex McFarland es un periodista y escritor de inteligencia artificial que explora los últimos desarrollos en inteligencia artificial. Ha colaborado con numerosas startups y publicaciones de inteligencia artificial en todo el mundo.