Con el objetivo de transformar el diseño de materiales plásticos, AIMPLAS, el Instituto Tecnológico del Plástico, ha puesto en marcha el proyecto POLY-ML, una iniciativa de I+D que aplica técnicas avanzadas de machine learning para predecir propiedades de los materiales a partir de su composición y condiciones de procesado. Estas técnicas permiten optimizar formulaciones, reducir la necesidad de ensayos experimentales y mejorar la eficiencia de los procesos de I+D.
El proyecto se centra en el desarrollo de modelos predictivos capaces de anticipar propiedades mecánicas, térmicas o físicas de materiales, lo que permitirá tomar decisiones más rápidas y precisas en las fases iniciales del desarrollo. Esta aproximación basada en datos contribuye a reducir costes, tiempos y generación de residuos, al tiempo que mejora la trazabilidad y la sostenibilidad de los procesos.
POLY-ML está financiado por el Instituto Valenciano de Competitividad e Innovación (IVACE+i) y los fondos FEDER y cuenta con la participación de Tyris AI, especializada en inteligencia artificial aplicada a la industria, y FAPERIN, empresa de transformación de plástico, principalmente polipropileno por inyección para el sector de la automoción. Por un lado, FAPERIN aporta datos de sus procesos para entrenar modelos y sacar conclusiones, mientras que Tyris AI aporta su conocimiento en la aplicación de la IA en el sector industrial.
El proyecto se centra en una herramienta que permite desarrollar modelos, incluso sin conocimientos en programación, para así facilitar la adopción de la inteligencia artificial en el sector plástico, promoviendo su digitalización y competitividad.
“Con el proyecto POLY-ML estamos dando un paso importante hacia la aplicación real de la inteligencia artificial en el diseño de materiales plásticos. Nuestro objetivo es que los modelos puedan validarse en entornos industriales, lo que permitirá garantizar su fiabilidad y utilidad en condiciones operativas reales”, explica Joan Giner, investigador en el Laboratorio de Caracterización de AIMPLAS.
Impacto en sostenibilidad, salud laboral y economía local
POLY-ML genera beneficios significativos en términos de sostenibilidad ambiental, bienestar laboral y desarrollo económico. Desde una perspectiva medioambiental, contribuye a reducir los residuos generados en laboratorio, así como el uso de disolventes y aditivos peligrosos, al evitar formulaciones ineficientes. En el ámbito de la salud laboral, disminuye la exposición del personal técnico a sustancias químicas y reduce los riesgos asociados a los ensayos experimentales. A nivel económico y territorial, el proyecto refuerza la competitividad del sector plástico en la Comunitat Valenciana, impulsa la creación de empleo cualificado y promueve la autonomía tecnológica en el desarrollo de nuevos materiales.
Además, se alinea con la estrategia RIS3-CV en áreas clave como la digitalización, la sostenibilidad, la economía circular y la colaboración entre agentes del ecosistema industrial e investigador, consolidando así el posicionamiento de la Comunitat Valenciana como referente en la aplicación de inteligencia artificial al diseño de materiales plásticos.
El proyecto cuenta con el apoyo del Instituto Valenciano de Competitividad e Innovación (IVACE+i), a través de sus programas de fomento de la I+D industrial, con financiación del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).