Robot ensaya tratamientos térmicos del acero 10 veces más rápido

En el Instituto de Investigación de Materiales de la Universidad de Tohoku, una probeta de acero se calienta en un horno; después, un brazo robótico la lleva a un equipo de rayos X y, más tarde, a una máquina de ensayo de impacto. Nadie la toca entre etapas. Una vez terminado el propio tratamiento térmico, la manipulación, la medición y la recuperación de cada muestra requieren unos 800 segundos.

Lograr que un acero sea a la vez más resistente y más tenaz exige explorar una enorme gama de condiciones de procesado. Incluso con la misma aleación, el tratamiento térmico puede modificar de forma drástica la microestructura y las propiedades mecánicas del metal. Los metales estructurales en bloque han sido especialmente difíciles de automatizar en comparación con los líquidos, los polvos y las películas delgadas, porque cada probeta sólida debe transportarse, posicionarse, calentarse, caracterizarse y ensayarse mecánicamente, y cada etapa depende de equipos grandes y especializados.

La respuesta del equipo fue un conjunto de herramientas específicas para manipular las probetas y un único ordenador que controla todos los instrumentos. La plataforma combina un horno de calentamiento por inducción, un difractómetro de rayos X (XRD) y una máquina de ensayo de microimpacto, con un brazo robótico que mueve las probetas entre ellos. Los investigadores la emplearon para realizar revenidos en una y en dos etapas de un acero de baja aleación JIS SCM435H, un grado definido por las normas industriales japonesas. Cada ejecución produce, al mismo tiempo, datos de procesado, de estructura y de propiedades.

Los autores señalan que la evaluación mecánica alcanza una precisión comparable a la de las mediciones que los investigadores realizan a mano, mientras que la secuencia experimental es más de 10 veces más rápida. La plataforma incorpora además una herramienta de optimización por IA, integrada en el Sistema de Orquestación de NIMS (NIMO), que ya ajusta automáticamente los parámetros de control del horno. El bucle que cerraría el ciclo se describe como trabajo futuro: la IA analiza cada resultado, propone el siguiente tratamiento térmico, la plataforma lo ejecuta y devuelve los nuevos datos.

Para los equipos de materiales, la ganancia inmediata es la amplitud. Los autores afirman que el sistema podría ampliar de forma notable las condiciones de tratamiento térmico que los investigadores pueden explorar, y que genera los datos de los que la IA necesita aprender. El equipo no ofrece calendario para un uso industrial, y el bucle cerrado aún no se ha demostrado. Por ahora, la evidencia abarca un solo grado de acero, ensayado en un único laboratorio, y el objetivo declarado por Miyamoto es acelerar el descubrimiento autónomo de nuevas rutas de procesado y de materiales estructurales.