Materiales del futuro: diseñados por algoritmos, pensados para la sostenibilidad 

En un mundo presionado por la crisis climática, la escasez de recursos y la necesidad urgente de transitar hacia una economía circular, la innovación en materiales ya no puede depender de la simple extracción de recursos naturales. Hoy podemos diseñar materiales desde cero —con propiedades específicas y un impacto ambiental mucho menor— abriendo así un nuevo camino hacia la sostenibilidad. Como se refleja también en el Megatrend 2025 de la Fundación Innovación Bankinter, esta revolución, impulsada por modelos computacionales avanzados, está transformando sectores como la energía, la salud, la alimentación y la moda. 

En el pasado, el desarrollo de un nuevo material podía tardar hasta 20 años entre descubrimiento, validación y aplicación industrial. Ejemplos como el Teflón o el Velcro surgieron de hallazgos fortuitos y requerían largos procesos de prueba y error. Hoy, con el apoyo de algoritmos de aprendizaje automático, este ciclo se acorta drásticamente.  

Un caso emblemático es el proyecto del Pacific Northwest National Laboratory (PNNL), que pasó de 32 millones de compuestos posibles a solo 18 candidatos prometedores para electrolitos sólidos en menos de 80 horas, combinando IA con computación de alto rendimiento (HPC). Asimismo, un estudio del MIT reveló que los modelos de deep learning aumentan un 44% la productividad en los laboratorios, generando materiales más originales y patentables.  

Gracias a redes neuronales gráficas, estos algoritmos no se limitan a imitar estructuras existentes, sino que proponen nuevas combinaciones con propiedades únicas, impulsando así una innovación más sostenible. De hecho, si en el pasado los materiales se evaluaban por su resistencia, conductividad o coste, hoy se puede incluir desde el inicio un nuevo parámetro: la sostenibilidad. Esto significa diseñar con criterios de baja energía, baja toxicidad, facilidad de reciclaje o incluso biodegradación programada. 

Aplicaciones sostenibles en todos los ámbitos 

Este enfoque, conocido como data-driven materials discovery, permite predecir las propiedades físico-químicas de materiales aún no sintetizados, guiando a los científicos hacia opciones más viables y sostenibles. No se trata solo de ahorrar tiempo y costes: es una vía directa para repensar la innovación desde una perspectiva ecológica. 

Las nuevas herramientas basadas en IA permiten alinear el desarrollo científico con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), incorporando la sostenibilidad desde la fase de diseño hasta el final de vida del material. De hecho, al analizar grandes volúmenes de datos sobre composición, comportamiento y durabilidad, los modelos pueden sugerir soluciones que cumplan criterios de circularidad, reciclabilidad o bajo consumo energético en su fabricación. 

En el ámbito de la moda y los biomateriales, empresas como Modern Meadow y Bolt Threads ya están colaborando con algoritmos para diseñar proteínas que simulan la textura del cuero o de la seda, pero sin necesidad de recursos animales. Estos materiales biofabricados son más ligeros, resistentes y completamente biodegradables. Gracias al diseño asistido por IA, sus características pueden adaptarse según los requerimientos del producto final: elasticidad, resistencia al agua, color natural, etc. 

Por otro lado, la startup SmartNanotubes ha creado un chip detector de gases basado en nanotubos de carbono diseñado mediante IA. Este sensor, compacto y de bajo consumo, se utiliza en “narices electrónicas” capaces de identificar gases tóxicos y compuestos orgánicos volátiles (COV), con aplicaciones en seguridad, salud y calidad del aire urbano. 

Incluso en el ámbito alimentario, esta lógica se traduce en impacto: gracias a modelos predictivos, startups como NotCo mejoran proteínas vegetales anticipando sabor, textura y valor nutricional, optimizando el uso de materias primas y reduciendo la presión sobre los sistemas agrícolas tradicionales. 

Lo relevante de estos enfoques no es solo la eficiencia, sino su capacidad para integrar criterios de sostenibilidad desde el origen. Van más allá del ecoetiquetado superficial: consideran el consumo energético durante la síntesis, la huella de carbono a lo largo del ciclo de vida y la posibilidad de reintegración en circuitos de economía circular. 

Democracia científica y cooperación global 

Una de las consecuencias más prometedoras de esta transformación es la democratización del acceso a la investigación. Plataformas abiertas como LeMaterial, lanzada por Hugging Face y Entalpic, consolidan bases de datos globales sobre materiales, facilitando el uso de IA a laboratorios con recursos limitados. Esto reduce las barreras de entrada a la ciencia de vanguardia y promueve una innovación más equitativa. 

También la Unión Europea está apostando por este camino. Iniciativas como el programa Innovative Materials 4 EU (IM4EU), enmarcado en el Green Deal y el Net Zero Industry Act, buscan consolidar un ecosistema industrial de materiales avanzados, seguros y sostenibles, con un enfoque en la producción limpia, la eficiencia energética y la economía circular. 

Diseñar materiales átomo por átomo ya no es una fantasía futurista, sino una realidad emergente. La combinación de inteligencia artificial, ciencia de datos y computación avanzada permite imaginar un futuro donde los materiales no solo respondan a necesidades industriales, sino que estén alineados con los desafíos ambientales y sociales de nuestro tiempo. 

La nueva ciencia de materiales promete transformar no solo los productos, sino los propios procesos de descubrimiento y fabricación. Y su mayor logro puede ser precisamente este: poner la sostenibilidad en el centro. En un tiempo marcado por la urgencia climática, imaginar una IA al servicio del bienestar del planeta no es una utopía, sino una responsabilidad y una posibilidad concreta.