Resumen: Presentamos un marco integrado y listo para uso comercial para predecir propiedades de aleaciones metálicas amorfas con desorden composicional, orientado a aplicaciones magnéticas y estructurales avanzadas. El sistema combina ingestión multimodal de datos de composición, estructura y parámetros de proceso, descomposición semántica mediante grafos y redes neuronales de grafos, y una métrica de validación HyperScore que prioriza la robustez experimental y la relevancia comercial. El objetivo es acelerar el descubrimiento de aleaciones con alta capacidad de formación vítrea, anisotropía magnética óptima y módulos elásticos deseables, ofreciendo mejoras significativas en tiempo y coste respecto a métodos convencionales.

Introducción: La necesidad de acelerar el diseño de vidrios metálicos. Los vidrios metálicos son aleaciones amorfas con propiedades sobresalientes como alta resistencia, resistencia a la corrosión y comportamientos magnéticos singulares. El desorden composicional, es decir desviaciones respecto a la estequiometría ideal, complica la predicción de propiedades con modelos empíricos tradicionales. Este trabajo propone una herramienta computacional eficiente y validada que integra física establecida y aprendizaje automático para predecir con precisión propiedades críticas y reducir ciclos experimentales.

Metodología: Arquitectura inspirada en RQC-PEM adaptada a vidrios metálicos con desorden. El flujo se estructura en módulos desplegables dentro de entornos cloud y on premise, combinando modelos físicos y aprendizaje supervisado y de representación. El núcleo incluye ingestión multimodal, parser semántico, representación en grafo del microentramado atómico, simulación física y un sistema de evaluación HyperScore con fusión de puntuaciones mediante Shapley-AHP.

Detalle de módulos: Ingestión y normalización de datos. Se integran bases públicas y literatura científica que incluyen composiciones químicas, datos de difracción XRD, micrografías TEM y parámetros de fabricación como velocidad de enfriamiento y método de colada. La normalización aplica conversiones de unidades, checks de cardinalidad y validaciones termodinámicas contra diagramas de fases conocidos.

Parser semántico y representación estructural. El parser extrae elementos clave como Fe, Co, B y Si, identifica fases secundarias y construye un grafo en el que los nodos representan especies atómicas y los enlaces representan afinidades o probabilidades de coordinación. Las redes neuronales de grafos permiten aprender interacciones complejas derivadas del desorden composicional.

Pipeline de evaluación multilayer. Motor de consistencia lógica que valida la factibilidad termodinámica y detecta composiciones con alta probabilidad de cristalización. Sandbox de verificación en el que se ejecutan modelos micromagnéticos tipo MuMax y análisis por elementos finitos para calcular anisotropía magnética y constantes elásticas. Análisis de novedad que compara propiedades con una base vectorial de vidrios metálicos existentes. Predicción de impacto técnico y comercial basada en modelos de aprendizaje que aprovechan metadatos de citación y aplicaciones objetivo. Puntuación de reproducibilidad que considera disponibilidad de materias primas y técnicas de fabricación. Bucle meta de autoevaluación para refinar criterios a partir de resultados experimentales históricos.

Método de fusión de puntuaciones. Se emplea una combinación de valores de Shapley y AHP para pesar cada componente del pipeline y generar una clasificación final de composiciones candidatas. El sistema admite ajuste por experto a través de un bucle humano AI que mejora la relevancia práctica para aplicaciones concretas.

Modelos y fórmulas clave. Para la capacidad de formación vítrea se adapta el criterio termodinámico de Tang-Brewer incorporando términos de desorden composicional. La métrica GFA se modela como una función sensible a diferencia de radios atómicos ponderada por concentración, que penaliza contrastes extremos y favorece mezclas homogéneas a escala atómica. La HyperScore combina LogicScore, Novelty, ImpactForecast, Reproducibility y GlassFormAbility mediante pesos optimizables, y se valida por curvas ROC y métricas de ranking en conjuntos de validación experimentales.

Diseño experimental y fuentes de datos. Se utilizarán conjuntos de datos públicos como Materials Project y repositorios NIST, además de literatura peer reviewed. Para validar predicciones se sintetizarán aleaciones seleccionadas por fusión por arco y enfriado rápido, con caracterización por XRD, TEM, DSC y medidas magnéticas para comparar GFA, microestructura y propiedades magnéticas con estimaciones computacionales.

Resultados esperados y utilidad práctica. El marco pretende ofrecer una mejora notable en la tasa de acierto de predicción frente a técnicas actuales, permitiendo a equipos de I D y empresas optimizar composiciones para núcleos magnéticos, componentes estructurales y dispositivos con requisitos magnéticos específicos. La combinación de modelos físicos y GNN facilita el screening masivo de candidatos sin el coste computacional de DFT para cada punto del espacio composicional.

Escalabilidad y roadmap comercial. Corto plazo 1 2 años: despliegue de un servicio cloud para investigación y pymes que ofrezca predicción de propiedades y asesoramiento en diseño de aleaciones integrado con servicios de software a medida. Medio plazo 3 5 años: integración con flujos de trabajo de empresas industriales y plataformas de simulación. Largo plazo 5 10 años: plataformas de síntesis automatizada que trabajen con el motor predictivo para exploración autónoma del espacio de diseño.

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Conclusión: El marco propuesto ofrece una herramienta práctica y validada para acelerar el descubrimiento de vidrios metálicos con desorden composicional, combinando física, simulación y aprendizaje de representación. La integración con servicios profesionales de desarrollo y cloud permite a empresas convertir predicciones en productos y procesos escalables. Q2BSTUDIO acompaña ese proceso con experiencia en software a medida, soluciones de inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud, facilitando la transición de la investigación a la industria.

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