JESPER KLAUSEN / BIBLIOTECA DE FOTOS DE CIENCIAimágenes falsas
- Investigadores de la Universidad TU Delft en los Países Bajos han creado un nuevo material compresible utilizando inteligencia artificial.
- Gracias a la IA, el equipo pudo llegar a un descubrimiento sin una sola prueba experimental en el laboratorio.
- Si bien no es la primera vez que la IA ha ayudado a los científicos de materiales, este salto muestra cuán poderosa puede ser la inteligencia artificial en la investigación.
Quizás los libros de texto de ciencia del futuro agregarán un nuevo paso al método científico: "consultar con IA". Esto se debe a que los científicos están utilizando inteligencia artificial para ayudarlos a diseñar materiales nuevos que resuelvan desafíos humanos como nunca antes.
Un equipo de científicos de materiales de la Universidad TU Delft en los Países Bajos ha creado un nuevo material que es súper compresible pero duradero.
Universidad TU Delft
En la ciencia de los materiales, los investigadores buscan geometrías novedosas en el diseño que puedan crearse en la vida real, al tiempo que garantizan que esas soluciones no sean solo aleatorias. Tienen que ser interesantes de alguna manera.
"Si cambia la geometría del material, no hará lo que quiere que haga. Se rompe o se dobla de una manera diferente, no hace lo que quiere", Miguel Bessa, uno de los autores del nuevo artículo publicado en Materiales avanzados, dicho Mecánica Popular.
Pero lo que tal vez sea tan importante como el nuevo material en sí mismo, que Bessa espera que se convierta en transformadores de la vida real en los próximos años, es el hecho de que la IA permitió completar esta investigación con exactamente cero pruebas experimentales en el laboratorio.
“Lleva mucho más tiempo hacer las pruebas en el laboratorio. Hay que configurar la máquina, configurar el material … y se tarda aproximadamente un día más o menos ", dijo Bessa." Lo que sucede, en la práctica, es que los científicos solo pueden hacer unas 10 pruebas y algunas necesitan alrededor de 100 pruebas Y eso puede no acercarte lo suficiente cuando hay cientos de miles de posibilidades ".
Los científicos usan la investigación existente para luego usar prueba y error en el laboratorio, dijo. Eso funciona si tiene un pequeño número de posibles diseños con los que está tratando, pero generalmente el espacio es más grande. Todo el proceso lleva mucho tiempo, incluso si usa una supercomputadora.
Definitivamente, esta no es la primera vez que los investigadores se apoyan en la IA mientras experimentan con nuevos materiales; claro, el hecho de que no se realizaron pruebas experimentales es novedoso, pero la ciencia de los materiales, en su conjunto, ha obtenido una mejora importante gracias a la velocidad pura en el cual la inteligencia artificial ha permitido a los científicos crear nuevos diseños.
Puedes ver eso en la investigación sobre la metodología de IA, en sí misma. Investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts, la Universidad de Massachusetts en Amherst y la Universidad de California en Berkeley incluso han creado un nuevo sistema de IA que puede buscar documentos de investigación para crear nuevas "recetas" de materiales.
Bessa estuvo de acuerdo en que la importancia de su descubrimiento radica menos en el nuevo material y más en la forma en que fue descubierto. El enfoque basado en datos detrás de la IA en la ciencia de los materiales apunta a un futuro en el que se crean nuevos diseños mediante el uso de modelos informáticos, donde el aprendizaje automático puede utilizar los datos existentes para sugerir nuevos enfoques.
Los únicos requisitos en este modelo son que haya una cantidad suficiente de datos disponibles sobre el tema en cuestión y que los datos sean lo suficientemente precisos, dijo Bessa.
Bessa ha hecho su investigación de código abierto para que otros puedan experimentar en el espacio. Espera que esto conduzca a una versión real del material que descubrió.
"Me gustaría poder tomar este pequeño material y darme cuenta de los transformadores", dice Bessa, riendo. "El material se volvería activo y reprogramable … Creo que la IA puede hacer eso (pero) es un poco descabellado: tardará un rato."
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