Impulso al turbo para la investigación de materiales
Los investigadores entrenan a la IA para predecir nuevos compuestos
Se ha diseñado un nuevo algoritmo para ayudar a descubrir compuestos materiales hasta ahora desconocidos. Lo ha desarrollado un equipo de la Universidad Martin Luther de Halle-Wittenberg (MLU), la Universidad Friedrich Schiller de Jena y la Universidad de Lund (Suecia). Los investigadores diseñaron una forma de inteligencia artificial (IA) basada en el aprendizaje automático que puede realizar cálculos complejos en muy poco tiempo. Esto ha permitido al equipo identificar varios miles de posibles nuevos compuestos mediante un ordenador. El estudio se ha publicado en la revista Science Advances.
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Los materiales inorgánicos son esenciales para el ser humano. Por ejemplo, constituyen la base de las células solares y de los nuevos avances en la electrónica de semiconductores que se utilizan en los dispositivos técnicos. Ya se han identificado unos 50.000 compuestos inorgánicos estables. "Sin embargo, en teoría pueden existir muchos más, si es que se pueden producir artificialmente", afirma el Dr. Miguel Marques, profesor de física de la MLU. Hay dos formas básicas de detectar estos materiales aún no descubiertos: en el laboratorio, mediante innumerables experimentos con diferentes sustancias, o mediante simulación por ordenador. Esta última se ha convertido en un estándar en los últimos años, dice Marques: "El problema es que muchos de los enfoques anteriores requieren mucha potencia de cálculo y son lentos a la hora de producir resultados".
Por ello, los investigadores desarrollaron un nuevo método basado en el aprendizaje automático. En lugar de realizar los cálculos completos, el ordenador predice sus resultados finales. "En otras palabras, queremos obtener los resultados de los cálculos sin tener que hacer los cálculos propiamente dichos", dice Jonathan Schmidt de la MLU, primer autor del nuevo estudio. "Esto requiere dos cosas: un algoritmo que lleve a cabo la tarea deseada y un conjunto de datos que pueda utilizarse para entrenar el algoritmo", añade el físico. El equipo utilizó varias bases de datos que contienen más de 2,4 millones de compuestos. "Los cálculos en los que se basan estas bases de datos tienen un tiempo de cálculo combinado de entre 100 y 200 millones de horas", dice Schmidt.
La nueva IA busca nuevos materiales mucho más rápido que los métodos anteriores y se espera que pronto pueda predecir también sus propiedades eléctricas y ópticas. Los investigadores ya han podido identificar varios miles de posibles candidatos. "Por supuesto, los materiales candidatos prometedores y sus propiedades tienen que ser confirmados por experimentos e investigados más a fondo. Sin embargo, estamos seguros de que la mayoría de nuestras predicciones se confirmarán", afirma Marques.
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