Un equipo del Laboratorio Nacional Ames, dependiente del Departamento de Energía de Estados Unidos, presentó una hoja de ruta que combina física e inteligencia artificial para diseñar imanes permanentes sin tierras raras. A continuación repasamos en qué consiste el método y por qué podría cambiar la forma en que se fabrican componentes clave de la tecnología eléctrica.

Del ensayo y error al diseño guiado

El trabajo, liderado por el científico Prashant Singh, propone anticipar el comportamiento de un material antes de fabricarlo en el laboratorio. Para lograrlo, el equipo integra modelado basado en física, simulaciones computacionales de alto rendimiento y herramientas de IA capaces de razonar sobre los datos. La meta es reemplazar la búsqueda lenta y costosa por ensayo y error por un proceso más sistemático, en el que el algoritmo señala los candidatos más prometedores y descarta los que no funcionarán. La investigación se publicó el 3 de junio de 2026 en la revista Advanced Functional Materials.

Por qué importan los imanes sin tierras raras

Los imanes más potentes que se fabrican hoy dependen de las llamadas tierras raras, un grupo de elementos caros y sujetos a cadenas de suministro frágiles, muchas veces concentradas en pocos países. Esos imanes son piezas esenciales en motores de vehículos eléctricos, turbinas eólicas, equipos de generación de energía y aplicaciones de defensa. Encontrar alternativas igual de eficaces, pero libres de esos elementos críticos, reduciría costos y disminuiría la dependencia de proveedores externos. Singh resume el desafío con una idea simple: para diseñar un material hay que entender cómo cambia su rendimiento al combinar dos elementos.

Una metodología, no un imán terminado

Conviene aclarar un punto que suele confundirse: el estudio no anuncia el hallazgo de un imán nuevo y listo para producir, sino una metodología que acelera esa búsqueda. El propio equipo se apoya en desarrollos previos como DuctGPT, una IA de tipo agente pensada para el diseño interactivo de materiales. El trabajo forma parte de la Genesis Mission del Departamento de Energía, una iniciativa que reúne a laboratorios nacionales, industria y universidades para aplicar la inteligencia artificial a descubrimientos científicos, incluida la seguridad del suministro de minerales críticos.

Hacia dónde va la ciencia de materiales

Más allá del caso puntual, el enfoque ilustra una tendencia creciente: usar la IA no para reemplazar al investigador, sino para guiar sus decisiones y acortar años de experimentación. Si el método demuestra ser fiable, podría aplicarse a otros problemas de materiales en energía, electrónica y movilidad.

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Fuente: Ames National Laboratory.