Gli attuatori meccanici a metamateriali consentono operazioni di input-output predeterminate, sfruttando le caratteristiche architettoniche codificate all’interno di un singolo elemento stampato in 3D ed eliminando così la necessità di assemblare diversi componenti strutturali. Questa tipologia di attuatore è correntemente utilizzata in numerose applicazioni, dai macchinari ai robot.
Un team di ricercatori del Centro di Complessità e Biosistemi dell’Università degli Studi di Milano ha utilizzato l’intelligenza artificiale (AI) per progettare attuatori a metamateriali ad alta efficienza, superando la tradizionale progettazione umana. Il loro lavoro, finanziato dal “proof of concept grant METADESIGN” dell’European Research Council, è stato da poco pubblicato su Nature Communications.
La progettazione di materiali con proprietà meccaniche e funzionalità sempre migliori rimane tuttora una grande sfida scientifica e tecnologica, con un enorme potenziale per le applicazioni ingegneristiche. Un approccio rivoluzionario degli ultimi anni è stato quello di concentrarsi su materiali strutturati su macroscala, noti come metamateriali meccanici, una nuova classe di materiali artificiali progettati per avere proprietà eccezionali e per ottenere risposte difficili da trovare in quelli convenzionali.
Queste proprietà peculiari trovano applicazioni naturali nel design industriale e nell’architettura, come in motivi di rinforzo per tessuti, travi e altre strutture. La sempre maggiore attenzione per i metamateriali è stimolata dai recenti progressi delle tecnologie di produzione digitale, come la stampa 3D, che consentono una più facile progettazione di tali strutture con la rimozione di molti dei vincoli di scala e geometria a basso costo.
Nei metamateriali, le cellule costitutive degli attuatori lavorano insieme in un ordine ben definito per ottenere il movimento macroscopico desiderato. Le attuali strategie di progettazione per le strutture e le macchine di metamateriali si basano essenzialmente su operazioni manuali, ma i ricercatori di CC&B hanno dimostrato che l’AI può migliorare notevolmente il processo di progettazione.
“Abbiamo combinato diversi algoritmi di calcolo per essere in grado di ottimizzare la risposta dell’attuatore e poi abbiamo confrontato l’efficienza con gli attuatori progettati dall’uomo. Il design delle macchine batte sempre il design umano”, spiega Silvia Bonfanti, assegnista del dipartimento di Fisica e prima autrice dell’articolo.
“Abbiamo anche testato che le strutture progettate possono essere stampate in 3D e abbiamo confermato la loro alta efficienza”, aggiunge Roberto Guerra, ricercatore del Dipartimento di Fisica e co-autore dell’articolo.
“L’algoritmo che abbiamo ideato ha applicazioni pratiche per le interazioni uomo-macchina, ad esempio per i componenti interattivi/rispondenti. Stiamo quindi portando avanti una strategia di commercializzazione grazie al supporto dell’European Research Council”, conclude Stefano Zapperi, Professore di Fisica Teorica della Materia al Dipartimento di Fisica, nonché coordinatore dello studio.