Marcos Obreg\u00f3n, estudiante de la Licenciatura en Ciencias F\u00edsicas, investiga el dise\u00f1o de materiales fabricados a escala m\u00ednima que pueden redirigir la luz. La investigaci\u00f3n intenta combinar c\u00e1lculo f\u00edsico y aprendizaje autom\u00e1tico en un problema que la ciencia est\u00e1 intentando resolver.<\/p>\n\n\n\n
Cuando se construyen estructuras combinando dos o m\u00e1s materiales en dimensiones mil veces m\u00e1s peque\u00f1as que el grosor de un cabello humano, aparecen propiedades que no tienen ning\u00fan equivalente en el mundo visible. Marcos Obreg\u00f3n, estudiante de la carrera de Ciencias F\u00edsicas de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura (FaCENA) de la UNNE, investiga precisamente en ese territorio: el de las nanoestructuras.<\/p>\n\n\n\n
Su trabajo, titulado \u00abPropiedades diel\u00e9ctricas de Nanoestructuras: Explorando m\u00e9todos IA\u00bb, se realiza gracias a una Beca de Est\u00edmulo a la Investigaci\u00f3n Cient\u00edfica del Consejo Interuniversitario Nacional (EVC-CIN) y tiene como director al doctor Guillermo Ort\u00edz, docente investigador del Departamento de F\u00edsica de esa unidad acad\u00e9mica, en las \u00e1reas de Electromagnetismo y F\u00edsica Aplicada.<\/p>\n\n\n\n
El becario se enfoca en el estudio de un tipo de material conocido como metamaterial: una construcci\u00f3n hecha por el ser humano que combina dos o m\u00e1s componentes en una geometr\u00eda calculada con tanta precisi\u00f3n que el resultado tiene nuevas propiedades \u00f3pticas \u2014es decir, propiedades relacionadas con la forma en que se comporta la luz\u2014 que no existen en ning\u00fan material natural.<\/p>\n\n\n\n
La propiedad que ocupa el centro de esta investigaci\u00f3n es la llamada refracci\u00f3n negativa. Para entenderla, se puede tomar como ejemplo c\u00f3mo un l\u00e1piz parece \u00abquebrarse\u00bb cuando se lo sumerge en un vaso de agua: ese efecto se llama refracci\u00f3n, y ocurre porque la luz cambia de direcci\u00f3n al pasar de un medio a otro.<\/p>\n\n\n\n
En todos los materiales conocidos en la naturaleza, esa desviaci\u00f3n ocurre siempre hacia el mismo lado. En los metamateriales con refracci\u00f3n negativa, la luz se desv\u00eda hacia el lado contrario, un comportamiento predicho hace medio siglo por el f\u00edsico sovi\u00e9tico V\u00edktor Veselago y que desde entonces abre posibilidades de aplicaci\u00f3n que antes eran impensables.<\/p>\n\n\n\n
Entre esas posibilidades se encuentra el dise\u00f1o de lentes que permiten ver detalles m\u00e1s peque\u00f1os de lo que cualquier microscopio convencional puede resolver, as\u00ed como la fabricaci\u00f3n de materiales que hacen invisible un objeto a la luz, al redirigir los rayos alrededor de \u00e9l como si no existiera.<\/p>\n\n\n\n
Pregunta disparadora. La pregunta que da origen al trabajo de Obreg\u00f3n es: \u00bfc\u00f3mo se dise\u00f1a un metamaterial que tenga exactamente las propiedades \u00f3pticas que se necesitan?.<\/p>\n\n\n\n
Hasta el momento, el grupo de investigaci\u00f3n al que pertenece el director Ort\u00edz ha desarrollado \u2014en colaboraci\u00f3n con investigadores de M\u00e9xico\u2014 un m\u00e9todo de c\u00e1lculo que permite predecir c\u00f3mo se comportar\u00e1 la luz dentro de un material compuesto, siempre que se conozca la geometr\u00eda de ese material. Este m\u00e9todo est\u00e1 implementado en un programa de uso libre llamado Photonic.<\/p>\n\n\n\n
El problema que queda pendiente es el inverso: dada una respuesta \u00f3ptica deseada, \u00bfqu\u00e9 geometr\u00eda hay que construir? Resolver ese problema es lo que esta investigaci\u00f3n se propone explorar.<\/p>\n\n\n\n
La inteligencia artificial puede guiar el dise\u00f1o<\/strong><\/p>\n\n\n\n La hip\u00f3tesis de trabajo de Obreg\u00f3n es que las herramientas de inteligencia artificial pueden actuar como un motor de b\u00fasqueda 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 im\u00e1genes.<\/p>\n\n\n\n La idea central es la siguiente: una imagen en blanco y negro puede representar el dise\u00f1o de un metamaterial en dos dimensiones, donde cada zona blanca o negra indica qu\u00e9 material ocupa cada regi\u00f3n. El sistema de inteligencia artificial ser\u00eda entrenado para aprender la relaci\u00f3n entre el dise\u00f1o \u2014la imagen\u2014 y la respuesta \u00f3ptica del material resultante. Una vez que esa relaci\u00f3n est\u00e1 incorporada, el sistema podr\u00eda ser usado al rev\u00e9s: indicarle cu\u00e1l es la respuesta \u00f3ptica que se quiere obtener y que \u00e9l proponga qu\u00e9 dise\u00f1o construir.<\/p>\n\n\n\n El antecedente que da sustento a esta hip\u00f3tesis viene de un trabajo reciente del mismo equipo, donde se aplic\u00f3 con resultados positivos una red neuronal de este tipo para identificar proporciones de ingredientes en mezclas de yerba mate a partir de im\u00e1genes. La traslaci\u00f3n de esa experiencia al problema del dise\u00f1o de metamateriales es uno de los pilares del plan de Obreg\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n C\u00f3mo se llevar\u00e1 adelante el trabajo<\/strong><\/p>\n\n\n\n La metodolog\u00eda tiene dos partes que se desarrollan en paralelo. La primera consiste en que Obreg\u00f3n se forme en el uso del programa Photonic para calcular la respuesta \u00f3ptica de distintos sistemas de materiales compuestos, variando geometr\u00edas y combinaciones. Esos c\u00e1lculos son los que luego alimentar\u00e1n el entrenamiento de la red neuronal.<\/p>\n\n\n\n La segunda parte es el desarrollo de los c\u00f3digos de programaci\u00f3n \u2014en los lenguajes Python y Perl-PDL\u2014 que permitan integrar el c\u00e1lculo f\u00edsico con el entrenamiento de la red neuronal. El objetivo de esa integraci\u00f3n es que el sistema aprenda a ajustar los detalles del dise\u00f1o del material para minimizar o maximizar una propiedad \u00f3ptica determinada, en este caso la cantidad de luz que logra atravesar o no atravesar el sistema.<\/p>\n\n\n\n Para eso, el trabajo calcula una magnitud llamada vector de Poynting \u2014que representa el flujo de energ\u00eda que transporta la luz\u2014 en funci\u00f3n de los detalles del dise\u00f1o, lo cual permite evaluar qu\u00e9 tan cerca o lejos est\u00e1 un dise\u00f1o propuesto de la respuesta \u00f3ptica que se busca. Ese valor act\u00faa como criterio de correcci\u00f3n durante el entrenamiento de la red neuronal.<\/p>\n\n\n\n Los datos sobre las propiedades \u00f3pticas de los materiales que se usar\u00e1n en los sistemas de prueba est\u00e1n disponibles en publicaciones cient\u00edficas de acceso p\u00fablico, y el equipo cuenta con acceso al Sistema Nacional de Revistas Cient\u00edficas para consultar bibliograf\u00eda sobre inteligencia artificial y m\u00e9todos de c\u00e1lculo en materiales compuestos.<\/p>\n\n\n\n El objetivo de este trabajo no es resolver el problema en su totalidad, sino iniciar la formaci\u00f3n de Obreg\u00f3n en el \u00e1rea del electromagnetismo aplicado y en el uso de inteligencia artificial como herramienta de dise\u00f1o. El trabajo se inscribe dentro de un proyecto de investigaci\u00f3n m\u00e1s amplio de la FaCENA orientado al dise\u00f1o de materiales compuestos con propiedades \u00f3pticas y de conversi\u00f3n de energ\u00eda lum\u00ednica en calor.<\/p>\n\n\n\n La investigaci\u00f3n del becario representa un primer paso hacia una metodolog\u00eda que, de confirmarse la hip\u00f3tesis, permitir\u00eda buscar dise\u00f1os de materiales en un espacio de posibilidades de alta complejidad \u2014donde las geometr\u00edas pueden ser arbitrarias\u2014 con una gu\u00eda que aprende y se corrige a s\u00ed misma.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Marcos Obreg\u00f3n, estudiante de la Licenciatura en Ciencias F\u00edsicas, investiga el dise\u00f1o de materiales fabricados a escala m\u00ednima que pueden redirigir la luz. 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