Cientos de miles de nuevos materiales diseñados mediante inteligencia artificial
Las nuevas tecnologías exigen a menudo nuevos materiales. Gracias a las supercomputadoras y a las simulaciones, los investigadores no tienen que inventar desde cero nuevos materiales ni probar todas las posibles combinaciones. Les basta comprobar la más prometedora.
El Proyecto de Materiales (The Materials Project), una base de datos de libre acceso creada en 2011 en el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (Berkeley Lab) del Departamento de Energía de Estados Unidos, calcula las propiedades de materiales conocidos o predichos. Los investigadores pueden centrarse en materiales prometedores para tecnologías futuras: aleaciones más ligeras que mejoren el ahorro de combustible en los coches, células solares más eficientes para impulsar las energías renovables o transistores más rápidos para la próxima generación de ordenadores.
Ahora, Google DeepMind (el laboratorio de inteligencia artificial de Google) aporta casi 400.000 nuevos compuestos químicos al Proyecto de Materiales, ampliando así la cantidad de información a la que pueden recurrir los investigadores. El conjunto de datos incluye la disposición de los átomos de un material (la estructura cristalina) y su estabilidad.
Para generar los nuevos datos, Google DeepMind desarrolló una herramienta de aprendizaje profundo (una modalidad de inteligencia artificial) denominada GnoME (Graph Networks for Materials Exploration).
Los investigadores entrenaron a GNoME utilizando flujos de trabajo y datos acumulados durante una década por el Proyecto de Materiales, y mejoraron el algoritmo de GNoME mediante aprendizaje activo.
Al final, los investigadores documentaron con GNoME 2,2 millones de estructuras cristalinas, entre ellas 380.000 que están añadiendo al Proyecto de Materiales y que, según los pronósticos, son estables, lo que las hace potencialmente útiles en tecnologías futuras.
El equipo de investigación lo integran, entre otros, Nathan J. Szymanski, Gerd Ceder y Kristin Persson, los tres del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley y de la Universidad de California en Berkeley, ambas instituciones en Estados Unidos.
Los nuevos resultados en esta línea de investigación, obtenidos mediante Google DeepMind, se han publicado en la revista académica Nature, bajo el título “An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials”. (Fuente: NCYT de Amazings)
