En un mundo postindustrial en el que parece que todos los diseños están ya inventados, una forma efectiva de mejorar lo presente es adentrarse en la estructura y composición básica del material. Esto ya se hizo al estudiar en profundidad los aceros, dando origen a la ciencia de materiales propiamente dicha. Pero los materiales conocidos tienen limitaciones derivadas de sus propias características químicas y físicas. Los materiales compuestos han supuesto una revolución en este aspecto, combinando las propiedades de sus distintos constituyentes – que, no obstante, siguen limitados por sus características. El siguiente paso es el diseño de microestructuras que a nivel macroscópico repliquen las propiedades deseadas según una topología determinada, los llamados metamateriales, que ofrecen una variedad y flexibilidad inaudita.
El problema es que estos no son tan fáciles de modelar, pues entrañan problemas no resueltos en su estudio, como el carácter multiescalar de su geometría, su comportamiento no lineal o las inestabilidades derivadas de su topología, entre otros. Al abordar problemas multidimensionales como el presente, es común emplear herramientas matemáticas derivadas del álgebra (reducción de orden de modelos), estadística (inteligencia artificial), u otras ramas más variopintas como las teorías de grafos y de nudos (topología). El uso de estas herramientas entraña conexiones insospechadas con otras áreas del conocimiento como la Medicina, en particular lo referido a prótesis y modelos neuronales; mostrando una vez más la necesidad de una ciencia multidisciplinar y no compartimentada.
Conferencia de Luis Irastorza Valera, residente, Doctorando en Ciencias y Oficios del Ingeniero (ENSAM) /Ingeniería Aeroespacial (UPM), École Nationale Supérieure d’Arts et Métiers / Universidad Politécnica de Madrid.
