• Salvador Naya y Javier Tarrío presentaron en un foro científico internacional una metodología que mejora la precisión de los ensayos acelerados de durabilidad en materiales industriales

Los investigadores Salvador Naya y Javier Tarrío Saavedra participaron los pasados días 28 y 29 de mayo en el encuentro científico internacional European Network for Business and Industrial Statistics (ENBIS) Spring Meeting 2026, celebrado en Granada, donde presentaron un nuevo avance para la predicción de la vida útil de materiales avanzados.

Los investigadores del CITIC de la UDC y Antonio Meneses, de la Universidad Nacional de Chimborazo (Ecuador), son los autores del trabajo “TTS R Package: Non-parametric Time-Temperature Superposition for Materials Lifetime Prediction”, centrado en uno de los principales desafíos de la ingeniería de materiales: estimar con fiabilidad el comportamiento a largo plazo de materiales sometidos a condiciones exigentes sin necesidad de realizar ensayos que pueden prolongarse durante años o incluso décadas.

La investigación presenta una innovadora metodología no paramétrica denominada MNAT, diseñada para aplicar el principio de Superposición Tiempo-Temperatura (TTS), una técnica ampliamente utilizada para predecir el comportamiento viscoelástico de materiales como polímeros, adhesivos o materiales compuestos. Gracias a este enfoque, es posible obtener predicciones a largo plazo a partir de ensayos acelerados de corta duración, reduciendo significativamente los tiempos y costes asociados a la evaluación de la durabilidad.

El trabajo se materializa en el desarrollo del paquete de software de código abierto TTSR, disponible para la comunidad científica a través de CRAN. La herramienta implementa una metodología que supera algunas de las limitaciones de los modelos tradicionales empleados en este ámbito, especialmente en situaciones complejas como las regiones de transición vítrea de los materiales.

A diferencia de los enfoques paramétricos convencionales, el método desarrollado por los investigadores del CITIC genera curvas maestras mediante técnicas avanzadas de regresión y proporciona bandas de confianza que permiten cuantificar la incertidumbre de las predicciones. Además, incorpora principios de Inteligencia Artificial Explicable, favoreciendo la transparencia y la interpretabilidad de los resultados obtenidos.

La nueva herramienta facilita la aplicación de ensayos acelerados de vida útil en el contexto de la Industria 4.0 y abre nuevas posibilidades para sectores que trabajan con materiales avanzados. Entre sus potenciales aplicaciones destacan la industria naval, la automoción, la aeronáutica o la construcción, ámbitos en los que conocer el comportamiento de los materiales a largo plazo resulta fundamental para garantizar la seguridad, la eficiencia y la sostenibilidad.

La validación de la metodología en aplicaciones de Ingeniería Oceánica ha permitido comprobar, además, la viabilidad de determinadas soluciones adhesivas como alternativa a la soldadura tradicional. Esta posibilidad puede contribuir a la reducción del peso de las estructuras y, en consecuencia, a una disminución de las emisiones asociadas al transporte.

La presentación de estos resultados en un foro internacional especializado refuerza el papel del CITIC en el desarrollo de herramientas avanzadas basadas en estadística, inteligencia artificial y ciencia de materiales para afrontar los retos tecnológicos de la industria del futuro.