Los instrumentos de medición autónomos detectan sistemáticamente nuevos materiales
Un nuevo algoritmo mide las bibliotecas de materiales hasta cuatro veces más rápido que antes: se basa en el aprendizaje automático
Los investigadores trabajan sin descanso en la búsqueda de nuevos materiales para futuras tecnologías esenciales para la transición energética, como los electrocatalizadores, por ejemplo. Debido a sus propiedades versátiles, los materiales compuestos por cinco o más elementos son de gran interés para este fin. Con aproximadamente 50 elementos utilizables de la tabla periódica, hay un número casi infinito de materiales factibles. Felix Thelen, de la Cátedra de Descubrimiento de Materiales e Interfaces de la Universidad del Ruhr de Bochum, dirigida por el profesor Alfred Ludwig, ha desarrollado un algoritmo que puede escanear los materiales candidatos cuatro veces más rápido que antes. Esto es posible gracias al concepto de aprendizaje activo, un subcampo del aprendizaje automático. El equipo de investigadores publicó sus hallazgos en la revista Digital Discovery el 19 de septiembre de 2023.
Días o semanas para medir una muestra
A pesar de los métodos altamente especializados que pueden producir simultáneamente una serie de materiales en una sola muestra y luego medirlos automáticamente, cada minuto cuenta a la hora de analizarlos: porque pueden pasar días o incluso semanas antes de que se complete la caracterización de una muestra. El nuevo algoritmo puede integrarse en los instrumentos de medición existentes para aumentar considerablemente su eficacia.
El propio instrumento de medición busca la siguiente zona de medición
"Mediante el aprendizaje activo, un instrumento de medición es capaz de seleccionar de forma autónoma la siguiente zona de medición de una muestra, basándose en la información ya disponible sobre el material", explica Felix Thelen, desarrollador del algoritmo de medición autónomo. En segundo plano, un modelo matemático de la propiedad del material medido se refina punto por punto hasta alcanzar la precisión suficiente. En un punto, la medición puede detenerse, y los resultados en las zonas de medición restantes se predecirán mediante el modelo generado.
Analizando diez bibliotecas de materiales mediante mediciones de resistencia eléctrica, el equipo de investigación de Bochum demostró cómo funciona el algoritmo. "Nuestro trabajo no ha hecho más que empezar", subraya Felix Thelen. "Esto se debe a que en la investigación de materiales existen métodos de medición mucho más complejos que la medición de resistencia, que también deben optimizarse". En colaboración con los fabricantes de los instrumentos, ahora hay que desarrollar soluciones que permitan integrar estos algoritmos de aprendizaje activo.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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