DeepMind ha utilizado Inteligencia artificial (IA) para diseñar la estructura de más de dos millones de nuevos materiales. La empresa propiedad de Google saluda esto como un avance que, según afirma, pronto se utilizará para mejorar la tecnología del mundo real. Casi 400.000 de los materiales propuestos podrían fabricarse en condiciones de laboratorio en un futuro próximo, afirmó la empresa en un artículo publicado en la revista Nature. Las posibles aplicaciones de la investigación incluyen la fabricación de baterías, paneles solares y chips de computadora más potentes.
DeepMind acelera el descubrimiento de materiales con IA
Descubriendo y sintetizando Los nuevos materiales pueden ser un proceso costoso y que requiere mucho tiempo. Por ejemplo, la disponibilidad comercial de baterías de iones de litio, que ahora se utilizan para alimentar todo, desde teléfonos y computadoras portátiles hasta automóviles eléctricos, ha requerido dos décadas de investigación.
«Esperamos que los grandes avances en la experimentación, la fusión autónoma y los modelos de aprendizaje automático acorten significativamente el plazo de diez a veinte años para convertirlo en algo más factible», dijo el científico de DeepMind, Ekin Dogus Cubuk.
El descubrimiento basado en datos revoluciona la ciencia de los materiales
DeepMind entrenó su modelo de IA utilizando la base de datos del Proyecto de Materiales, que se creó en el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley en 2011 y contiene la mayoría de las 35.000 moléculas conocidas y 130.000 compuestos inorgánicos.
«Las empresas industriales tienden a ser bastante reacias al riesgo cuando se trata de aumentar los costes. En el caso de nuevos materiales, normalmente les lleva algún tiempo dar sus frutos», afirma Kristin Persson, directora del Proyecto de Materiales.
Hasta ahora, DeepMind ha utilizado IA para estimar la estabilidad de nuevos materiales. Ahora se centrará en predecir qué tan fácil será sintetizarlos en condiciones de laboratorio.
Fuente ČTK
