Investigadores estadounidenses han desarrollado una inteligencia artificial destinada a crear una revolución en el mundo de los materiales. Esta herramienta, capaz de predecir la estructura y las propiedades dinámicas, ha “inventado” más de treinta millones de nuevos materiales. Ahora, la investigación continúa realizando importantes descubrimientos científicos basados ​​en datos de IA.

Una herramienta rápida y eficaz

Crea millones de materiales nuevos nunca se han sintetizado antes, tal es la destreza de la herramienta M3GNet. Desarrollado por un equipo de la Universidad de California en San Diego (Estados Unidos), fue objeto de una publicación en la revista Nature Computational Science el 28 de noviembre de 2022. Si hasta hoy diseñar un nuevo material podía llevar varios años, el AI impulsar la herramienta M3GNet ahora hace posible lograr esto mucho más rápido.

De acuerdo con los deseos de los investigadores, las fórmulas finales dan la posibilidad de crear varios tipos de materiales metálicos, concretos e incluso biológicos. Hoy, la base cuenta cerca de 31 millones de materiales inexistentes en el mundo. Recordemos de paso que para establecer las propiedades de un material, la herramienta debe determinar su estructura. Sin embargo, esto depende inevitablemente de la disposición de los átomos.

materiales de IA
Créditos: Universidad de California / Nature Computational Science

¿Hacia los principales descubrimientos científicos?

Los responsables de la herramienta de transformación M3GNet no dudan en comparar su eficacia con la de AlphaFold, el algoritmo de Google DeepMind capaz de predecir estructuras de proteínas. Según ellos, era necesario tener un “AlphaFold para materiales”. Los investigadores están convencidos de que M3GNet puede ampliar la capacidad de la comunidad científica para explorar nuevas químicas y estructuras materiales. Recordemos también el hecho de que AlphaFold resolvió 50 años de investigación en biología en tan solo unas pocas semanas.

Desde la creación de M3GNet, los científicos la han utilizado para trabajar en un nuevo tipo de electrodo. ¿La meta? Mejorar el rendimiento y la seguridad de las baterías de litio, un campo de investigación en el que trabajan muchos expertos en la actualidad. Al mismo tiempo, los funcionarios continúan aumentando la cantidad de fórmulas de materiales desconocidos en la base de datos, algunas de las cuales podrían conducir a importantes avances científicos.

Finalmente, debes saber que este es un proyecto de código abierto. De hecho, los investigadores publicaron el código Python de la IA en la plataforma Github.