La inteligencia artificial impulsa descubrimientos en materiales para la descontaminación radiactiva
La gestión de residuos radiactivos, uno de los mayores desafíos en el uso de energía nuclear, ha recibido un avance significativo gracias a la aplicación de inteligencia artificial. Específicamente, investigadores han desarrollado un nuevo material que puede eliminar eficazmente el yodo radiactivo, uno de los contaminantes más peligrosos debido a su alta movilidad ambiental y larga vida media.
Aplicación de IA en la ciencia de materiales
Un equipo de científicos coreanos, liderado por el profesor Ho Jin Ryu del Departamento de Ingeniería Nuclear y Cuántica del KAIST, ha utilizado aprendizaje automático para identificar un compuesto llamado Hidróxido Doble en Capas (LDH) con propiedades excepcionales para absorber yodato (IO3–), una forma común de yodo radiactivo en ambientes acuosos.
Innovación en la captura de yodo radiactivo
Gracias a los algoritmos de IA, el equipo pudo explorar millones de combinaciones de metales en materiales LDH, específicamente en una formulación de Cu3(CrFeAl), que incorpora cobre, cromo, hierro y aluminio, logrando remover más del 90% del yodato en pruebas en laboratorio. Este hallazgo fue posible mediante aprendizaje activo, que reduce significativamente el tiempo y recursos necesarios comparado con métodos tradicionales de ensayo y error.
Implicaciones y futuro del descubrimiento
Este avance supone un paso crucial en la remediación de sitios contaminados por residuos radiactivos, ofreciendo una solución sostenible y eficiente. El equipo ha patentado la tecnología y busca colaborar con la industria para desarrollar filtros y materiales comerciales aptos para tratar agua contaminada y residuos radioactivos.
Relevancia del descubrimiento
El uso de IA ha demostrado ser una herramienta poderosa para acelerar la innovación en la ciencia de materiales, permitiendo identificar rápidamente compuestos con propiedades optimizadas para tareas específicas en el ámbito nuclear.
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