En el post de hoy os hablamos sobre el hecho de que la IA de DeepMind ha encontrado más materiales nuevos en un año que los científicos en siglos.
Investigadores de Google DeepMind han entrenado un modelo de aprendizaje profundo para predecir la estructura de más de 2,2 millones de materiales cristalinos, 45 veces más que el número descubierto en toda la historia de la ciencia.
De los más de dos millones de nuevos materiales, se cree que unos 381.000 son estables, lo que significa que no se descompondrían, una característica esencial para fines de ingeniería.
Según la empresa británico-estadounidense, estos nuevos materiales pueden impulsar el desarrollo de tecnologías clave para el futuro, como los semiconductores, los superordenadores y las baterías.
Las tecnologías modernas, desde la electrónica hasta los vehículos eléctricos, pueden utilizar apenas 20.000 materiales inorgánicos. Éstos se descubrieron en gran parte mediante el método de ensayo y error a lo largo de los siglos. La nueva herramienta de Google DeepMind, conocida como Graph Networks for Materials Exploration (GNoME), ha descubierto cientos de miles de materiales estables en sólo un año.
Entre los nuevos materiales, la IA encontró 52.000 nuevos compuestos en capas similares al grafeno que podrían utilizarse para desarrollar superconductores más eficientes, componentes cruciales en escáneres de resonancia magnética, ordenadores cuánticos experimentales y reactores de fusión nuclear. También encontró 528 conductores potenciales de iones de litio, 25 veces más que en un estudio anterior, que podrían utilizarse para aumentar el rendimiento de las baterías de los vehículos eléctricos.
Para lograr estos descubrimientos, el modelo de aprendizaje profundo se entrenó con amplios datos del Proyecto de Materiales. Este programa, dirigido por el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley de Estados Unidos, ha utilizado técnicas de IA similares para descubrir unos 28.000 nuevos materiales estables en la última década. Google DeepMind ha multiplicado por ocho esta cifra, en lo que la empresa denomina una «expansión del orden de magnitud de los materiales estables conocidos por la humanidad.»
Esperamos que este post sobre la IA de DeepMind os haya resultado útil y os dejamos por aquí otro sobre la Inteligencia Artificial en Videojuegos.