Investigadores de Google DeepMind han descubierto 2,2 millones de nuevos materiales con ayuda de la IA

Científicos de Google DeepMind han utilizado tecnología de inteligencia artificial para buscar 2,2 millones de estructuras cristalinas hasta ahora desconocidas que podrían encontrar aplicaciones en campos que van desde las energías renovables hasta los ordenadores cuánticos.

Esto es lo que sabemos

Según el estudio, el número de compuestos teóricamente estables, pero aún no sintetizados en el laboratorio, descubiertos mediante la herramienta de IA GNoME supera en un factor de 45 a todos los materiales conocidos hasta ahora. Esto equivale a casi 800 años de descubrimientos experimentales previos en este campo.

A continuación, los científicos planean probar la viabilidad de 381.000 de las estructuras más prometedoras en la producción de células solares, superconductores y otras tecnologías. De este modo, DeepMind quiere demostrar el potencial de la IA para acelerar el progreso científico y crear materiales útiles.

Según el coautor Ekin Dogus Cubuk, es difícil encontrar una industria que no se beneficie de mejores materiales. Por ejemplo, los nuevos compuestos podrían ayudar a desarrollar sustancias versátiles en capas o chips neuromórficos que imiten la función cerebral.

El equipo de DeepMind utilizó el aprendizaje automático para generar y luego evaluar la estabilidad de las estructuras candidatas. Esto les permitió encontrar muchos más compuestos en comparación con el costoso método de ensayo y error utilizado anteriormente.

Científicos de la Universidad de California en Berkeley ya han probado en la práctica algunos de los compuestos predichos. Han sido capaces de sintetizar experimentalmente 41 de 58 de una lista dada de materiales objetivo utilizando la computación y un laboratorio químico automatizado.

Según expertos independientes, este enfoque combinado acelerará drásticamente el descubrimiento de nuevos materiales prometedores para resolver problemas globales. La base de datos de cristales inorgánicos de DeepMind debería convertirse en una fuente inestimable de innovación en energía limpia y protección del medio ambiente.

Fuente: Financial Times