Si hemos podido alcanzar el cielo y las estrellas es, en parte, gracias a los materiales compuestos. En ingeniería mecánica, se les llama así a las estructuras que se forman mediante la unión de dos o más materiales, para conseguir una combinación de propiedades que no es posible obtener con la materia prima original; la liviandad y rigidez que, por ejemplo, unas alas necesitan para producir la fuerza de sustentación que mantiene a un avión en pleno vuelo, o la fortaleza que requiere un satélite para soportar los cambios de presión atmosférica y la exposición directa a los rayos abrasadores del Sol.
Pero si bien la ciencia detrás de estos materiales ha progresado enormemente en la última década, aún conservan una debilidad: sigue siendo muy trabajoso —y caro— detectar averías al interior de las múltiples capas que los componen. Viviana Meruane, directora del Departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Chile, ha dedicado los últimos cuatro años al estudio de estos compuestos, y acaba de crear un algoritmo computacional único en el mundo, capaz de detectar esos daños aplicando una vibración, y leyendo en qué partes esa vibración presenta anomalías, es decir, en dónde podría haber fisuras.
—Los materiales compuestos son súper livianos y bastante resistentes, o sea, muy atractivos, pero todavía tienen el problema de la detección del daño —explica la ingeniera mecánica, de 37 años—. Como son materiales que están pegados entre sí, una de las posibles fallas es que se puedan despegar unas capas de otras y eso es muy difícil de detectar, porque el daño no es visible: es un daño interno.
Si bien existen algunos métodos de detección de fisuras, como el escáner de ultrasonido, cuenta la investigadora, estos suelen ser caros y toman mucho tiempo en revelar una rotura específica. Por eso, cree que su tecnología podría, algún día, salvar vidas. La primera vez que vislumbró los alcances de un posible método de detección fue hace más de una década, mientras hacía su doctorado en Ingeniería Mecánica en la Universidad Católica de Lovaina, Bélgica. Allí, trabajando con un grupo de investigadores especializados en sonido, empezó a considerar la idea de utilizar vibraciones para identificar daños en distintas estructuras.
—Cuando una estructura está averiada, las vibraciones cambian, la forma en que vibra la estructura cambia —explica—. La idea era poder identificar ese cambio, comprender a qué se debe, qué tipo de daño hay y en qué lugar específico de la estructura se está produciendo. Si podía lograrlo, iba a poder aplicarlo en estructuras mecánicas, como un avión o un helicóptero, y en estructuras civiles, como un puente o un edificio.
Cuando terminó su doctorado, en 2010, comenzó a enfocar sus investigaciones en los materiales compuestos. De este tipo de estructuras, le llamaba la atención su levedad y gran resistencia, superior a la mera suma de sus partes. Por eso, hace dos años consiguió financiamiento de Fondecyt para intentar concretar la idea que llevaba un tiempo rondando su mente: crear un algoritmo lo suficientemente sofisticado para leer, a través de operaciones matemáticas, las sutiles diferencias en la vibración aplicada a un cuerpo. Con eso, cuenta, financió experimentos y atrajo a alumnos para desarrollar su investigación, realizada en el Laboratorio de Vibraciones Mecánicas de la Universidad de Chile.
—Los experimentos —cuenta la investigadora— consistían en reproducir estructuras conformadas por materiales compuestos, a las cuales les inducíamos el daño a propósito, para tratar de detectarlo. Luego hacíamos vibrar esas estructuras, colocando algo similar a un parlante, y a partir de estas vibraciones, que íbamos midiendo con una serie de cámaras, podíamos identificar si había daño, dónde estaba localizado y qué área abarcaba.
Luego de afinar sus pruebas con cámaras filmadoras de alta velocidad —las más rápidas de Chile, capaces de capturar vibraciones a siete mil cuadros por segundo— Meruane y su equipo lograron precisar el algoritmo, hasta detectar las averías sin necesidad de desmontar las estructuras, aplicando la vibración directamente sobre el material compuesto. Los resultados de sus experimentos sobre daños ocultos fueron publicados en la última edición de la prestigiosa revista Structural Control and Health Monitoring.
Hoy, los investigadores están trabajando en incorporar Deep Learning a su método de identificación de daños, un tipo de inteligencia artificial de aprendizaje automático, capaz de perfeccionar el algoritmo reconociendo patrones en múltiples pruebas. Luego de eso, pretenden probarlo en estructuras más realistas que las del laboratorio; el siguiente desafío, dice Meruane, será buscar una aplicación que pueda contribuir directamente a disminuir las pérdidas materiales y eventualmente salvar vidas.
—Hasta ahora solo he probado el algoritmo con estructuras relativamente simples —explica la investigadora—, pero pronto quiero construir estructuras más realistas, como las hélices de un helicóptero. Ese es un problema real que tenemos en Chile, que detectamos de forma muy poco eficiente. Por eso, quiero replicar hélices, inducirles daño y comprobar que mi método podría funcionar en una aplicación súper práctica para nuestro país.
Texto: José Miguel Martínez