INTERNACIONALES
6 de julio de 2025
Inteligencia artificial impulsa el desarrollo de un material que elimina el yodo radiactivo
Un equipo surcoreano logra identificar un compuesto multimetálico capaz de adsorber más del 90% de contaminantes nucleares, acelerando la innovación en gestión ambiental mediante algoritmos avanzados
Un grupo de científicos de Según informó elEl hallazgo fue publicado en la revista Journal of Hazardous Materials y se basa en un hidróxido doble laminar (LDH) multimetálico con una composición específica de cobre, cromo, hierro y aluminio (Cu₃(CrFeAl)). De acuerdo con KAIST, la combinación de estos elementos se identificó mediante algoritmos de aprendizaje automático, lo que redujo considerablemente la cantidad de pruebas necesarias para diseñar un material con alta capacidad de adsorción de yodato radiactivo.El yodo radiactivo, en particular el isótopo I-129, representa uno de los mayores retos en el manejo de residuos nucleares debido a su vida media de 15,7 millones de años y su facilidad para desplazarse en el medio ambiente. Según datos de KAIST, este isótopo se presenta principalmente en forma de yodato (IO₃⁻) en entornos acuosos, lo que complica su eliminación con tecnologías convencionales.
Frente a estas dificultades, el equipo liderado por Ho Jin Ryu, profesor del Departamento de Ingeniería Nuclear y Cuántica de KAIST, junto con Juhwan Noh, del Centro de Investigación de Química Digital del Instituto de Investigación de Tecnología Química de Corea, adoptó un enfoque basado en aprendizaje automático para explorar combinaciones óptimas de metales en los LDH. Estos materiales son conocidos por su versatilidad composicional y su capacidad para capturar aniones.
Según KAIST, el proceso convencional requería una cantidad extensa de experimentos para evaluar todas las combinaciones posibles. Con apoyo algorítmico, el equipo examinó solo el 16% de los candidatos potenciales, lo que representó una mejora sustancial en eficiencia y costos.El material identificado alcanzó una capacidad de adsorción de yodato del 91,0 ± 0,2%, superando el rendimiento de adsorbentes convencionales. El artículo en Journal of Hazardous Materials explica que la estructura de los LDH permite incorporar múltiples metales, lo que facilita la personalización de sus propiedades según el uso previsto.El desarrollo del material comenzó con una base de datos compuesta por 24 composiciones binarias y 96 ternarias de LDH. A partir de esta información, modelos predictivos basados en algoritmos de bosque aleatorio seleccionaron las combinaciones más prometedoras entre 196 cuaternarias y 244 quinarias. Según KAIST, fue necesario experimentar solo con el 16% de los candidatos, en comparación con los métodos tradicionales de prueba y error.
El uso de aprendizaje activo permitió actualizar continuamente el modelo con nuevos datos experimentales, mejorando la precisión de las predicciones. Este enfoque metodológico abre nuevas oportunidades para el diseño de materiales descontaminantes asistidos por inteligencia artificial.KAIST informó que el nuevo material LDH multimetálico puede utilizarse en sectores como la producción de polvos adsorbentes o sistemas de filtración de aguas residuales contaminadas con yodo radiactivo. El equipo proyecta que la cooperación entre instituciones académicas y empresas será clave para llevar esta tecnología al mercado y maximizar su impacto ambiental.Según declaró Ho Jin Ryu, el uso de inteligencia artificial ofrece un camino prometedor en la búsqueda de soluciones para la limpieza ambiental nuclear. “Este estudio demuestra el potencial del uso de la inteligencia artificial para identificar eficazmente materiales de descontaminación radiactiva entre un amplio abanico de nuevos materiales candidatos”, señaló, citado por el Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea.
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