El estudiante del Programa de Doctorado en Física Jorge Torre se ha alzado con el premio a mejor documento de posición en FOAMS, el congreso más importante en el ámbito de los polímeros celulares, gracias a su publicación «Aprendizaje profundo e imágenes avanzadas para la caracterización de polímeros celulares»
La Universidad de Valladolid se colocó los pasados días 2 y 3 de octubre como una de las instituciones punteras en el estudio de polímeros celulares en el congreso FOAMS celebrado en Nápoles. Así lo demuestra el impacto de sus representantes en el congreso que consiguieron los premios a mejor documento de posición (Jorge Torre); mejores pósteres (Beatriz Martín Gómez, Iram Ahmad e Isabel Muñoz de Frutos); y mejor trayectoria y méritos de jóvenes investigadores (Félix Lizalde).
El doctorando de la Universidad de Valladolid Jorge Torre recibió el premio a mejor documento de posición por su investigación Aprendizaje profundo e imágenes avanzadas para la caracterización de polímeros celulares en el que aborda tres técnicas para la caracterización de materiales porosos:
– NeuraCell, un programa informático pionero, desarrollado por el grupo CellMat de la UVa, basado en aprendizaje profundo y redes neuronales.
– La técnica Microscopía Electrónica de Barrido, que permite, usando un haz de electrones, ver la superficie de los materiales hasta escalas de nanómetros (una millonésima parte de un milímetro) en alta resolución.
– La fotogrametría, una técnica que permite obtener medidas y modelos tridimensionales a partir de fotografías tomadas desde distintos ángulos.
Sin embargo, pese a que el artículo aborda tres técnicas es la primera de ellas, NeuraCell, la que le ha conducido directamente al premio. “Para entregar el premio al mejor paper se valora tanto la publicación en sí como la presentación pública de la misma durante el congreso. En mi caso, durante la exposición, se armó un poco de revuelo al conocer la nueva herramienta desarrollada en Valladolid, ya que casi nadie la conocía todavía, y creo que esto ha sido clave a la hora de decantarse a la hora de votar», explica Torre.
Esta nueva herramienta, desarrollada por un equipo del Laboratorio de Materiales Celulares (CellMat) de la UVa y licenciada por CellMat Technologies, se basa en inteligencia artificial y es capaz de analizar, con gran precisión y en cuestión de segundos, la estructura interna de los materiales poliméricos porosos, como las espumas aislantes o los materiales ligeros usados en automoción y biomedicina. La gran novedad aportada por la herramienta está relacionada con el tiempo y la precisión: es capaz de realizar en tan solo 7 segundos el análisis que un técnico de laboratorio tardaría más de una hora en finalizar. Además, al automatizar los procesos se reduce al máximo la subjetividad y la posibilidad de error.
La herramienta desarrollada por Jorge Torre, Miguel Ángel Rodríguez y Javier Pinto sustituye el análisis manual por una red neuronal capaz de identificar automáticamente los poros y calcular sus dimensiones, forma y orientación a partir de imágenes de microscopía electrónica.
Además, el sistema es capaz de generalizar su aprendizaje, funcionando con diferentes materiales sin necesidad de reajustarse desde cero. Para ello, el modelo ha sido entrenado con miles de imágenes de diferentes materiales como poliestireno, polimetilmetacrilato o poliuretano.
Según Jorge Torre, este enfoque de aprendizaje profundo aplicado a materiales podría convertirse en un nuevo estándar de caracterización estructural a nivel mundial. “La herramienta cuenta ya con más de 60 usuarios, como la Universidad de Granada, el CSIC o el Imperial Collegue, y del congreso hemos traido también muchos contactos para iniciar proyectos de transferencia del conocimiento y colaboración, pero tiene mucho potencial y por tanto muchas opciones de explotación».
La importancia de esta nueva herramienta radica en la reducción de tiempos y la eliminación del error humano en la caracterización de materiales poliméricos porosos, que se han demostrado fundamentales en industrias tan diversas como la construcción, el transporte, la biomedicina o la energía. Sus propiedades relacionadas con el aislamiento térmico, la resistencia mecánica, la absorción acústica o la capacidad de regeneración ósea hacen que estos materiales sean ya imprescindibles para la sociedad. Por ello, disponer de una herramienta que caracterice su estructura de forma automática, rápida y fiable supone un avance clave tanto para la investigación básica como para la industria.
