Detalles del proyecto
Descripción
Este proyecto busca validar una estrategia de diseño asistido por inteligencia artificial (IA) para el desarrollo de nanocompuestos de poliimida (PI) reforzados con nanotubos de carbono (CNT), con niveles de apantallamiento electromagnético (SE) comparables a soluciones comerciales, pero con menor peso, mayor flexibilidad y menor impacto ambiental.
La eficacia de apantallamiento en estos materiales no depende exclusivamente de las propiedades intrínsecas de sus componentes, sino de la distribución tridimensional de los CNTs, difícil de predecir y controlar mediante métodos convencionales. Para superar esta limitación, se integran tres componentes clave: (i) fabricación controlada mediante estimulación eléctrica, para modificar la distribución de CNTs durante el curado; (ii) caracterización avanzada mediante Microscopía de Fuerza Electrostática de Segundo Armónico (EFM-2ω), que permite observar redes conductoras con sensibilidad subsuperficial; y (iii) modelado con IA interpretable, mediante técnicas como las Proyecciones de Subespacios Oblicuos No Lineales (NObSP), capaces de extraer y correlacionar descriptores morfológicos con parámetros de fabricación y niveles funcionales de SE.
El proyecto contempla la síntesis de muestras bajo estimulación eléctrica, su caracterización estructural y funcional, y la implementación de algoritmos de IA entrenados con evidencia experimental. Esta estrategia de diseño inverso, en la que los modelos predicen las condiciones óptimas de fabricación para alcanzar un nivel deseado de SE, será validada experimentalmente, consolidando su potencial como herramienta de diseño reproducible.
En relación con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), este proyecto contribuye a una producción más eficiente y sostenible (ODS 12) de materiales para SE, fortalece capacidades de innovación en la industria de nanocompuestos (ODS 9), impulsa soluciones funcionales para sistemas electrónicos energéticamente eficientes (ODS 7), e incorpora formación interdisciplinaria para estudiantes de pregrado y posgrado en la convergencia entre ciencia de materiales, caracterización avanzada e inteligencia artificial (ODS 4).
La eficacia de apantallamiento en estos materiales no depende exclusivamente de las propiedades intrínsecas de sus componentes, sino de la distribución tridimensional de los CNTs, difícil de predecir y controlar mediante métodos convencionales. Para superar esta limitación, se integran tres componentes clave: (i) fabricación controlada mediante estimulación eléctrica, para modificar la distribución de CNTs durante el curado; (ii) caracterización avanzada mediante Microscopía de Fuerza Electrostática de Segundo Armónico (EFM-2ω), que permite observar redes conductoras con sensibilidad subsuperficial; y (iii) modelado con IA interpretable, mediante técnicas como las Proyecciones de Subespacios Oblicuos No Lineales (NObSP), capaces de extraer y correlacionar descriptores morfológicos con parámetros de fabricación y niveles funcionales de SE.
El proyecto contempla la síntesis de muestras bajo estimulación eléctrica, su caracterización estructural y funcional, y la implementación de algoritmos de IA entrenados con evidencia experimental. Esta estrategia de diseño inverso, en la que los modelos predicen las condiciones óptimas de fabricación para alcanzar un nivel deseado de SE, será validada experimentalmente, consolidando su potencial como herramienta de diseño reproducible.
En relación con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), este proyecto contribuye a una producción más eficiente y sostenible (ODS 12) de materiales para SE, fortalece capacidades de innovación en la industria de nanocompuestos (ODS 9), impulsa soluciones funcionales para sistemas electrónicos energéticamente eficientes (ODS 7), e incorpora formación interdisciplinaria para estudiantes de pregrado y posgrado en la convergencia entre ciencia de materiales, caracterización avanzada e inteligencia artificial (ODS 4).
Palabras clave
Apantallamiento Electromagnético, Ingeniería de Materiales, Informática de Materiales, Nanocompuestos Poliméricos, Microscopía de Fuerza Atómica, Inteligencia Artificial, Procesamiento de Imágenes
| Estado | Activo |
|---|---|
| Fecha de inicio/Fecha fin | 9/30/25 → 9/30/27 |
Objetivos de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas
En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de desarrollo sostenible (ODS) globales para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. Este proyecto contribuye al logro de los siguientes ODS:
-
ODS 4: Educación de calidad -
ODS 7: Energía asequible y no contaminante -
ODS 9: Industria, innovación e infraestructura -
ODS 12: Producción y consumo responsables
Fuente principal de financiación
- URosario-UAndes-Javeriana
Localización
- Bogotá D.C.
Huella digital
Explore los temas de investigación que se abordan en este proyecto. Estas etiquetas se generan con base en las adjudicaciones/concesiones subyacentes. Juntos, forma una huella digital única.