Actualmente las plantas industriales de acero utilizan un método tradicional de prueba y error, que consume mucho tiempo y mano de obra y conlleva un alto desperdicio de material, así como las correspondientes altas emisiones de carbono. De este modo, el desarrollo de nuevos métodos impulsados por la IA ayudará a reducir las tasas de rechazo de componentes y, por lo tanto, los residuos, al detectar fallos de diseño con antelación al proceso de producción. Esto permitirá a los productores evitar la creación de piezas de acero defectuosas y ahorrar costes.
Para ello, AID4GREENEST propondrá seis nuevos métodos rápidos, basados en IA, para evaluar las características de nuevos aceros, como su resistencia, y también herramientas de modelado para hacerlos más avanzados y sostenibles. Así, mejorarán su calidad al reducir los defectos y disminuirán la dependencia de materias primas clave, todo ello con dejando una menor huella de carbono.
Este estudio se centrará en casos de uso de tres empresas: el fabricante de acero español Reinosa Forgings and Castings y las empresas belgas OCAS NV y ePotentia. Además del IMDEA Materiales, estas compañías colaborarán con la Asociación Española de Normalización, investigadores académicos de las universidades de Gante y Lieja (Bélgica), el Instituto Fraunhofer de Mecánica de Materiales IWM y Eura AG de Alemania y la Universidad de Oulu de Finlandia.
El proyecto está financiado por la Unión Europea a través del Programa de Horizon Europe (HORIZON) para la modelización y caracterización de materiales avanzados.