Marcos Obregón, estudiante de la Licenciatura en Ciencias Físicas, investiga el diseño de materiales fabricados a escala mínima que pueden redirigir la luz. La investigación intenta combinar cálculo físico y aprendizaje automático en un problema que la ciencia está intentando resolver.
Cuando se construyen estructuras combinando dos o más materiales en dimensiones mil veces más pequeñas que el grosor de un cabello humano, aparecen propiedades que no tienen ningún equivalente en el mundo visible. Marcos Obregón, estudiante de la carrera de Ciencias Físicas de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura (FaCENA) de la UNNE, investiga precisamente en ese territorio: el de las nanoestructuras.
Su trabajo, titulado «Propiedades dieléctricas de Nanoestructuras: Explorando métodos IA», se realiza gracias a una Beca de Estímulo a la Investigación Científica del Consejo Interuniversitario Nacional (EVC-CIN) y tiene como director al doctor Guillermo Ortíz, docente investigador del Departamento de Física de esa unidad académica, en las áreas de Electromagnetismo y Física Aplicada.
El becario se enfoca en el estudio de un tipo de material conocido como metamaterial: una construcción hecha por el ser humano que combina dos o más componentes en una geometría calculada con tanta precisión que el resultado tiene nuevas propiedades ópticas —es decir, propiedades relacionadas con la forma en que se comporta la luz— que no existen en ningún material natural.
La propiedad que ocupa el centro de esta investigación es la llamada refracción negativa. Para entenderla, se puede tomar como ejemplo cómo un lápiz parece «quebrarse» cuando se lo sumerge en un vaso de agua: ese efecto se llama refracción, y ocurre porque la luz cambia de dirección al pasar de un medio a otro.
En todos los materiales conocidos en la naturaleza, esa desviación ocurre siempre hacia el mismo lado. En los metamateriales con refracción negativa, la luz se desvía hacia el lado contrario, un comportamiento predicho hace medio siglo por el físico soviético Víktor Veselago y que desde entonces abre posibilidades de aplicación que antes eran impensables.
Entre esas posibilidades se encuentra el diseño de lentes que permiten ver detalles más pequeños de lo que cualquier microscopio convencional puede resolver, así como la fabricación de materiales que hacen invisible un objeto a la luz, al redirigir los rayos alrededor de él como si no existiera.
Entre esas posibilidades se encuentra el diseño de lentes que permiten ver detalles más pequeños de lo que cualquier microscopio convencional puede resolver..
Pregunta disparadora
La pregunta que da origen al trabajo de Obregón es: ¿cómo se diseña un metamaterial que tenga exactamente las propiedades ópticas que se necesitan?.
Hasta el momento, el grupo de investigación al que pertenece el director Ortíz ha desarrollado —en colaboración con investigadores de México— un método de cálculo que permite predecir cómo se comportará la luz dentro de un material compuesto, siempre que se conozca la geometría de ese material. Este método está implementado en un programa de uso libre llamado Photonic.
El problema que queda pendiente es el inverso: dada una respuesta óptica deseada, ¿qué geometría hay que construir? Resolver ese problema es lo que esta investigación se propone explorar.
La inteligencia artificial puede guiar el diseño
La hipótesis de trabajo de Obregón es que las herramientas de inteligencia artificial pueden actuar como un motor de búsqueda para ese problema inverso. En particular, el trabajo apunta al uso de redes neuronales convolucionales, un tipo de sistema de inteligencia artificial que aprende a reconocer patrones en imágenes.
La idea central es la siguiente: una imagen en blanco y negro puede representar el diseño de un metamaterial en dos dimensiones, donde cada zona blanca o negra indica qué material ocupa cada región. El sistema de inteligencia artificial sería entrenado para aprender la relación entre el diseño —la imagen— y la respuesta óptica del material resultante. Una vez que esa relación está incorporada, el sistema podría ser usado al revés: indicarle cuál es la respuesta óptica que se quiere obtener y que él proponga qué diseño construir.
El antecedente que da sustento a esta hipótesis viene de un trabajo reciente del mismo equipo, donde se aplicó con resultados positivos una red neuronal de este tipo para identificar proporciones de ingredientes en mezclas de yerba mate a partir de imágenes. La traslación de esa experiencia al problema del diseño de metamateriales es uno de los pilares del plan de Obregón.
El sistema de inteligencia artificial sería entrenado para aprender la relación entre el diseño —la imagen— y la respuesta óptica del material resultante.
Cómo se llevará adelante el trabajo
La metodología tiene dos partes que se desarrollan en paralelo. La primera consiste en que Obregón se forme en el uso del programa Photonic para calcular la respuesta óptica de distintos sistemas de materiales compuestos, variando geometrías y combinaciones. Esos cálculos son los que luego alimentarán el entrenamiento de la red neuronal.
La segunda parte es el desarrollo de los códigos de programación —en los lenguajes Python y Perl-PDL— que permitan integrar el cálculo físico con el entrenamiento de la red neuronal. El objetivo de esa integración es que el sistema aprenda a ajustar los detalles del diseño del material para minimizar o maximizar una propiedad óptica determinada, en este caso la cantidad de luz que logra atravesar o no atravesar el sistema.
Para eso, el trabajo calcula una magnitud llamada vector de Poynting —que representa el flujo de energía que transporta la luz— en función de los detalles del diseño, lo cual permite evaluar qué tan cerca o lejos está un diseño propuesto de la respuesta óptica que se busca. Ese valor actúa como criterio de corrección durante el entrenamiento de la red neuronal.
Los datos sobre las propiedades ópticas de los materiales que se usarán en los sistemas de prueba están disponibles en publicaciones científicas de acceso público, y el equipo cuenta con acceso al Sistema Nacional de Revistas Científicas para consultar bibliografía sobre inteligencia artificial y métodos de cálculo en materiales compuestos.
El objetivo de este trabajo no es resolver el problema en su totalidad, sino iniciar la formación de Obregón en el área del electromagnetismo aplicado y en el uso de inteligencia artificial como herramienta de diseño. El trabajo se inscribe dentro de un proyecto de investigación más amplio de la FaCENA orientado al diseño de materiales compuestos con propiedades ópticas y de conversión de energía lumínica en calor.
La investigación del becario representa un primer paso hacia una metodología que, de confirmarse la hipótesis, permitiría buscar diseños de materiales en un espacio de posibilidades de alta complejidad —donde las geometrías pueden ser arbitrarias— con una guía que aprende y se corrige a sí misma.
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