Nuevo estudio: la colaboración global impulsa la innovación de materiales con IA

MadridLa inteligencia artificial (IA) está acelerando la creación de nuevos materiales. Para que la IA funcione en la investigación de materiales, se necesita compartir y utilizar una gran cantidad de datos. Las normas internacionales facilitan este proceso. Un grupo de colaboradores internacionales ha lanzado una versión actualizada de la norma OPTIMADE.

Las nuevas tecnologías en energía y sostenibilidad requieren nuevos materiales. Productos como baterías, celdas solares, luces LED y artículos biodegradables necesitan de estos materiales innovadores. Científicos de todo el mundo están trabajando en su desarrollo, pero es difícil lograr la fórmula perfecta. Estos materiales deben ser duraderos y no contener sustancias que dañen el medio ambiente.

Rickard Armiento, profesor en la Universidad de Linköping en Suecia, resalta la rápida integración de la inteligencia artificial en la ciencia de materiales. Comenta que utilizar IA para predecir las propiedades de los materiales abre muchas nuevas oportunidades.

Los supercomputadores simulan el movimiento de los electrones en distintos materiales para comprender sus propiedades. Estas simulaciones generan una gran cantidad de datos que pueden utilizarse para entrenar modelos de aprendizaje automático. Los modelos de IA resultantes pueden predecir los resultados de nuevas simulaciones y las propiedades de nuevos materiales. Sin embargo, se necesita una gran cantidad de datos para entrenar estos modelos.

Armiento afirma que estamos entrando en una era en la que buscamos entrenar modelos utilizando todos los datos disponibles.

Grandes bases de datos recopilan información de simulaciones y datos generales sobre materiales. Diversos grupos de investigación alrededor del mundo han creado múltiples bases de datos. Estas a menudo funcionan de manera diferente y describen propiedades de formas variadas. Los investigadores, ya sea en universidades o en industrias, necesitan mapear materiales a gran escala y entrenar modelos de inteligencia artificial. Para ello, requieren acceso a la información de estas bases de datos.

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Durante ocho años, un grupo internacional compuesto por más de 30 instituciones de todo el mundo ha trabajado en el desarrollo del estándar OPTIMADE para el diseño de materiales. Este estándar incluye importantes bases de datos de materiales procedentes de Europa y Estados Unidos.

Características destacadas del estándar OPTIMADE incluyen:

• Acceso sencillo a bases de datos de materiales tanto conocidas como emergentes.
• Descripción precisa de diversas propiedades de los materiales.
• Definiciones comunes y bien fundamentadas.

La última versión del estándar, v1.2, ha sido lanzada. Puedes encontrar más detalles en un artículo publicado en la revista Digital Discovery.

El proyecto cuenta con equipos de la UE, Reino Unido, EE. UU., México, Japón y China. Las instituciones participantes son:

• École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)
• Universidad de California, Berkeley
• Universidad de Cambridge
• Universidad Northwestern
• Universidad de Duke
• Instituto Paul Scherrer
• Universidad Johns Hopkins

Las reuniones y talleres anuales son financiados por CECAM en Suiza. El primer taller fue patrocinado por el Lorentz Center en los Países Bajos. Otras actividades reciben apoyo de organizaciones como Psi-k, NCCR MARVEL en Suiza y SeRC en Suecia. Los investigadores de la colaboración también obtienen respaldo de diversos financiadores.