Este nuevo material de construcción inteligente aprende a adaptar sus propiedades físicas

Un grupo de investigadores ha desarrollado un material de construcción inteligente que puede adaptarse a las condiciones del medio ambiente e incluso de las fuerzas extremas.

Ingenieros mecánicos de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) han diseñado un nuevo tipo de material que puede aprender comportamientos a lo largo del tiempo y desarrollar una “memoria muscular” propia, lo que le permite adaptarse en tiempo real a los cambios de las fuerzas externas.

Este nuevo material, conocido como Red Neural Mecánica, consiste en un sistema estructural formado por vigas sintonizables que pueden alterar su forma y comportamiento en respuesta a condiciones dinámicas.

Utilizando y adaptando conceptos de las redes neuronales artificiales existentes, que son los algoritmos que impulsan el aprendizaje automático, los investigadores desarrollaron los equivalentes mecánicos de los componentes de las RNA en un sistema interconectado.

La red neuronal mecánica, como la bautizó el equipo, está formada por haces ajustables individualmente y orientados en un patrón de entramado triangular. Cada haz tiene una bobina de voz, galgas extensométricas y flexiones que permiten que el haz cambie de longitud, se adapte a su entorno cambiante en tiempo real e interactúe con otros haces del sistema.

Así se transforma

Como se explica en la investigación, la bobina de voz, llamada así por su uso original en altavoces para convertir campos magnéticos en movimiento mecánico, inicia la compresión o expansión ajustada en respuesta a nuevas fuerzas ejercidas sobre el haz.

La galga extensométrica se encarga de recoger los datos de movimiento de la viga que se utilizan en el algoritmo para controlar el comportamiento de aprendizaje. Las flexiones actúan esencialmente como juntas flexibles entre las vigas en movimiento para conectar el sistema.

A continuación, un algoritmo de optimización regula todo el sistema tomando los datos de cada una de las galgas extensométricas y determinando una combinación de valores de rigidez para controlar cómo debe adaptarse la red a las fuerzas aplicadas.

Según sus desarrolladores, el hallazgo de la investigación, publicado en Science Robotics, tiene aplicaciones en la construcción de edificios, aeronaves y tecnologías de la imagen, entre otras.

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