Con el objetivo de transformar el diseño y desarrollo de materiales plásticos, AIMPLAS ha puesto en marcha el proyecto POLY-ML, una iniciativa de investigación y desarrollo (I+D) que incorpora técnicas avanzadas de machine learning para predecir las propiedades de los materiales a partir de su composición y de las condiciones de procesado.
Esta aproximación basada en inteligencia artificial aplicada a materiales plásticos permite optimizar formulaciones, reducir de forma significativa la necesidad de ensayos experimentales y acelerar los procesos de I+D, mejorando al mismo tiempo la eficiencia y la calidad en la toma de decisiones durante las primeras fases del desarrollo de nuevos materiales.
Modelos predictivos para un desarrollo más eficiente
El proyecto se centra en el desarrollo de modelos predictivos capaces de anticipar propiedades mecánicas, térmicas y físicas de los materiales plásticos. Gracias a ello, las empresas pueden evaluar diferentes formulaciones de manera virtual antes de llevarlas a planta o laboratorio, lo que se traduce en menores costes, reducción de tiempos de desarrollo y disminución de residuos asociados a pruebas fallidas.
Además, el uso de datos históricos y de proceso mejora la trazabilidad, refuerza la sostenibilidad y facilita una gestión más eficiente del conocimiento técnico acumulado en la industria.
Colaboración industria–tecnología
POLY-ML está financiado por el Instituto Valenciano de Competitividad e Innovación (IVACE+i) y por los fondos Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). El proyecto cuenta con la participación de Tyris AI, especializada en inteligencia artificial aplicada a entornos industriales, y de FAPERIN, empresa dedicada principalmente a la transformación de polipropileno por inyección para el sector de la automoción.
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En esta colaboración, FAPERIN aporta datos reales de sus procesos productivos, fundamentales para entrenar y validar los modelos, mientras que Tyris AI contribuye con su experiencia en el desarrollo e implementación de soluciones de IA industrial, asegurando que los algoritmos respondan a necesidades operativas reales.
IA accesible para el sector del plástico
Uno de los ejes clave del proyecto es el desarrollo de una herramienta intuitiva que permite crear y utilizar modelos predictivos sin necesidad de conocimientos avanzados en programación. Este enfoque busca democratizar el acceso a la inteligencia artificial dentro del sector plástico, facilitando su adopción y acelerando los procesos de digitalización industrial.
“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 validar los modelos en entornos industriales para garantizar su fiabilidad y utilidad en condiciones operativas reales”, explica Joan Giner, investigador del Laboratorio de Caracterización de AIMPLAS.
Impacto en sostenibilidad, salud laboral y economía local
POLY-ML genera beneficios relevantes en sostenibilidad ambiental, salud laboral y desarrollo económico. Desde el punto de vista medioambiental, contribuye a reducir residuos de laboratorio, así como el uso de disolventes y aditivos potencialmente peligrosos, al evitar formulaciones ineficientes desde las etapas iniciales.
En el ámbito de la seguridad y salud laboral, el proyecto disminuye la exposición del personal técnico a sustancias químicas y reduce los riesgos asociados a ensayos experimentales repetitivos. A nivel económico y territorial, refuerza la competitividad del sector plástico en la Comunitat Valenciana, impulsa la creación de empleo cualificado y favorece la autonomía tecnológica en el desarrollo de nuevos materiales.
Asimismo, POLY-ML se alinea con la estrategia RIS3-CV, especialmente en áreas clave como digitalización, sostenibilidad, economía circular y colaboración entre industria y centros de investigación, consolidando 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 impulso a la I+D industrial, con financiación del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).
Lo que debes saber:
¿Qué es POLY-ML?
POLY-ML es un proyecto de I+D liderado por AIMPLAS que aplica machine learning para predecir propiedades de materiales plásticos y optimizar su diseño.
¿Cómo se aplica la inteligencia artificial en materiales plásticos?
Mediante modelos predictivos entrenados con datos de composición y procesado, que permiten anticipar el comportamiento del material antes de fabricarlo.
¿Qué beneficios aporta POLY-ML a la industria del plástico?
Reduce costes, tiempos de desarrollo, residuos de laboratorio y mejora la sostenibilidad y la toma de decisiones técnicas.
¿Qué sectores se benefician de este desarrollo?
Principalmente automoción, envase, bienes industriales y cualquier sector que utilice materiales plásticos técnicos.
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